问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，今日上涨幅度大于1%，选择非科创板主板股票，并且15分钟周期的MACD指标出现绿柱并且绿柱变短；通过选择符合以上条件的股票进行投资，以期望能够在短期内获得盈利。
选股逻辑分析
该选股策略基于短期技术指标选股，相对于基本面选股更加偏重于短期市场走势的波动。该策略的选股逻辑相对简单，包括RSI指标小于65、今日上涨幅度大于1%、非科创板主板股票和15分钟周期的MACD指标出现绿柱并且绿柱变短。这些条件的加入，在一定程度上可以筛选出短期内走势相对稳健、存在一定盈利空间的股票，增加获利的概率。
有何风险？
该选股逻辑过于偏重于短期市场走势和技术指标，忽略了公司的基本面和长期价值，存在追涨杀跌的可能性，增加投资风险。同时，15分钟周期的MACD指标变化较为短暂，可能存在盲目卖出的可能性，需要在实盘操作中谨慎处理。
如何优化？
为了更好地评估股票的实际价值和长期投资潜力，可以引入基本面数据和指标筛选。例如，可以考虑筛选具备稳定现金流和发展潜力的公司，并使用市盈率、市净率和净利润增长率等基本面指标进行筛选。此外，可以使用波动率等风险指标来筛选具备稳健发展潜力的股票，更好地平衡风险和收益。最终应结合市场形势和公司基本面等因素，进行合理的长期投资规划。
最终的选股逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，今日上涨幅度大于1%，选择非科创板主板股票，并且15分钟周期的MACD指标出现绿柱并且绿柱变短。在充分考虑市场情况和基本面数据的基础上，选择符合条件的股票，认真研究其实际情况和市场表现，并进行风险控制管理。在选股过程中，坚持价值投资、长期资产理念，注重全面考虑公司的基本面和规模优势。
同花顺指标公式代码参考
// 建立15分钟周期MACD指标的计算函数
TR:=EMA(CLOSE,SHORT), YD:=EMA(CLOSE,LONG), DIF: TR-YD, DEA: EMA(DIF,M), MACD: DIF-DEA;
SHORT:=12;
LONG:=26;
M:=9;
// 选取RSI小于65，今日上涨幅度大于1%，选择非科创板主板股票，并且15分钟周期的MACD指标出现绿柱并且绿柱变短的股票
select a.symbol as code, a.name as name, a.market_capitalization / 10000 as mkt_cap, bd_turnover_ratio,
((s_mv_large - s_mv_small) / s_mv_total) as score
from stock_twse a
inner join stock_daily b on a.id = b.stock_id
left join (
select a.symbol as symbol, max(trade_date) as date
from stock_daily
where length(symbol) < 5 and trade_date > '2022-04-05'
group by a.symbol
) c on a.symbol = c.symbol and b.trade_date = c.date
left join stock_industry d on a.industry_id = d.industry_id
left join (
select a.symbol as symbol, sum(a.mkt_capitalization) as s_mv_large
from stock_twse a
inner join (
select max(symbol) as symbol, (total_assets + total_equity) as mv
from stock_twse
where listed_flag == '1' and length(symbol) < 5
group by yearquarter
) b on a.symbol = b.symbol and a.total_assets + a.total_equity = b.mv
group by a.symbol
) e on a.symbol = e.symbol
left join (
select a.symbol as symbol, sum(a.mkt_capitalization) as s_mv_small
from stock_twse a
inner join (
select min(symbol) as symbol, (total_assets + total_equity) as mv
from stock_twse
where listed_flag == '1' and length(symbol) < 5
group by yearquarter
) b on a.symbol = b.symbol and a.total_assets + a.total_equity = b.mv
group by a.symbol
) f on a.symbol = f.symbol
left join (
select sum(total_equity) as s_mv_total from stock_twse
where listed_flag == '1' and length(symbol) < 5
) g
left join (
select symbol, (close-open) / open as change, turnover / volume as bd_turnover_ratio
from stock_minute
where resolution = 15 and trade_date = '20220405' and volume > 0
group by symbol
) h on a.symbol = h.symbol
where b.trade_date >= '2022-04-05'
and (close - open) / open > 0.01
and rsi(close,14) < 65
and bd_turnover_ratio > 0.26
and e.s_mv_large > f.s_mv_small
and g.s_mv_total is not null
and d.industry_level1 != '科技'
and MACD > REF(MACD,1) and REF(MACD,1) < REF(MACD,2)
order by score desc
limit 20
python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import numpy as np
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标、涨幅、以及15分钟周期的MACD指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
daily_return = data['close'].pct_change()
macd, signal, _ = talib.MACD(data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
macd_histogram = macd - signal
# 筛选符合条件的股票，并剔除ST和停牌股票
filter_cond = (rsi < 65) & (daily_return > 0.01) &
(data['symbol'].apply(lambda x: x.startswith('688')) == False) &
((data['exchange'] == 'SZSE') | ((data['exchange'] == 'SSE') & (data['market'] == '主板'))) &
(macd_histogram > 0) & (macd_histogram.diff() < 0)
# 按市值从大到小排序
stock_list = data[filter_cond].sort_values('mkt_cap', ascending=False).index.tolist()
return stock_list
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
