(supermind量化-)振幅大于1、周线macd在零轴之上、至少5根均线重合的股票_

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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、至少5根均线重合的股票。

选股逻辑分析

本选股策略主要考虑了股票的技术面和趋势方向。振幅大于1、周线MACD在零轴之上可以判断股票的强势上涨和趋势方向,至少5根均线重合可以判断股票的多头趋势得到了加强,股票的技术面更加健康。这个筛选条件可以较好地预判股票走势。

有何风险?

本选股策略相对基本,不能充分考虑市场情绪的波动。如果市场情绪不稳定,此选股策略并不适用。

如何优化?

可以考虑加入其他的技术指标,如相对强弱指标,均线金叉等,来补充考虑更多的技术面。同时可以综合考虑基本面因素,如PE、市盈率、市净率等。

最终的选股逻辑

本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、至少5根均线重合的股票。综合考虑其他技术面和基本面因素,选出更为健康的股票。

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)

至少5根均线重合:

COUNT(CLOSE > MA(CLOSE, 5), 5) == 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 = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
    # 获取股票数据
    daily_data = ts.get_hist_data(code)
    if daily_data is None or daily_data['high'].count() < 10:
        continue
    # 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(daily_data['close'], 12, 26, 9), 1) > REF(MACDSIGNAL(daily_data['close'], 12, 26, 9), 1) and \
            COUNT(daily_data['close'] > MA(daily_data['close'], 5), 5) == 5:
        selected_stocks.append(code)

# 输出选中的股票
print(selected_stocks)

本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、至少5根均线重合的股票。可以通过此策略为投资者筛选出技术面较为健康,多头趋势加强的股票,对于投资有一定的参考作用。

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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