(supermind量化-)振幅大于1、周线macd在零轴之上、股价为18

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、当前股价为18.5元的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略以技术面的因素为主要选股依据,振幅、周线MACD可以反映股票的波动性和趋势性。同时加入股价因素,从而能更准确地选定低价股票。但忽略了其它因素的影响,可能产生较大波动性。

有何风险?

此选股策略仅以振幅、周线MACD、当前股价为依据,忽略了公司基本面、市场环境等因素的影响,存在较大风险。如市场环境变化或公司重要信息公布,可能会对股票产生较大的不利影响。

如何优化?

在技术面指标的基础上,可以引入其它的数据指标,例如市场环境数据、财务数据、行业数据等。

最终的选股逻辑

本选股策略以技术面的因素为主要选股依据,加入当前股价因素,从而能更准确地选定低价股票。需要综合考虑公司基本面、市场环境等因素的影响,以提高选股的准确度。

同花顺指标公式代码参考:

振幅大于1:

(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01

周线MACD在零轴之上:

(REF(MACD(12,26,9),1) > REF(MACDSIGNAL(12,26,9),1)) AND (MACD(12,26,9) > 0)

当前股价为18.5元:

CLOSE == 18.5

python代码参考:

# 引入Tushare库
import tushare as ts

# 查询股票数据,根据条件筛选股票
selected_stocks = []
stock_data = ts.get_stock_basics()
for code in stock_data.index:
    # 获取股票数据
    daily_data = ts.get_hist_data(code)
    # 筛选符合条件的股票
    if((daily_data.high - daily_data.low).mean() / daily_data.close.mean() > 0.01 and 
        REF(MACD(12,26,9),1) > REF(MACDSIGNAL(12,26,9),1) and 
        daily_data.close == 18.5):
        selected_stocks.append(code)

# 输出选中的股票
print(selected_stocks)

本选股策略相对前一策略加入当前股价因素,可以更准确地体现股票低价且强劲的特点,选择表现强劲低估的股票进行投资。但选股要充分考虑整体市场情况、公司基本面和市场环境等因素,从而选择更优质的个股进行投资。

    ## 如何进行量化策略实盘?
    请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。

    select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。

    模板如何使用?

    点击图标右上方的复制按钮,复制到自己的账户即可使用模板进行回测。


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