(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、企业性质、连续3天以上大单净

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选取MACD值在零轴以上、企业性质良好、连续3天以上大单净量大于0.05的股票作为投资标的。该策略既从技术面选股,又从基本面选股,同时考虑了资金面因素,选择了表现稳定、资金充裕的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑了技术面、基本面以及资金面,其中MACD作为技术面指标,较好地反映了股票的技术面走势,企业性质良好意味着公司的长期发展前景看好,而大单净量表明市场上资金的进出方向,能够反映市场情绪和大资金机构的操作意向。同时,连续3天以上大单净量大于0.05,相对于单日的大单净量,可以更好地反映市场的资金流向。

有何风险?

该选股策略的风险包括技术面风险、基本面风险、资金面风险等。在技术面上,MACD仅是一种技术指标,不一定适用于所有的情况;在基本面上,企业性质良好并不代表公司财务状况良好,也不一定代表公司的股价会上涨;在资金面上,大单净量的流入或流出可能存在干扰因素,如获利回吐,大单交易不断跟换等。

如何优化?

可以将技术面指标多样化,如加入其他技术指标、技术面分析机构的推荐、历史价格变化等指标来进行分析,以减少技术面风险;可以加入市盈率、市净率、财务成长性等基本面因子,从多个角度选取更加稳健的标的。同时,可以追溯更长时间的大单净量,并加入其他资金流向指标,比如资本净流入、机构调研等,以减少资金面风险。

最终的选股逻辑

选取MACD值在零轴以上、企业性质良好、连续3天以上大单净量大于0.05的股票作为投资标的。

同花顺指标公式代码参考

(MACD(12,26,9) > 0) AND (PT_TYPE = 0) AND (LLV(BIG_NET_VOL,3) > 0.05) ORDER BY VOLUME_PRICE_RATIO ASC LIMIT 5

Python代码参考

import jqdatasdk as jq
from datetime import datetime, timedelta

jq.auth("账户名", "密码")

today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

q = jq.query(jq.income) \
    .filter(jq.income.code.in_(jq.get_all_securities().index.tolist())) \
    .filter(jq.income.pub_date > (datetime.now() - timedelta(days=365)))
df = jq.get_fundamentals(q)

df['net_profit_margin'] = df['net_profit'] / df['operating_revenue']
df["pt_type"] = df.apply(lambda x: 1 if x["net_profit_margin"] < 0 or x["operating_revenue"] < 0 else 0, axis=1)
df = df[(df['pt_type'] == 0)]

stock_list = []
for code in df.index.tolist():
    estimate = jq.get_money_flow(code=code, count=3)
    if len(estimate) >= 3 and all(estimate.iloc[-3:]['big_net_vol'] > 0.05):
        stock_list.append(code)

price_df = jq.get_price(stock_list, end_date=today, frequency="daily", fields=["high", "low", "close"])

stock_df = price_df.iloc[-1]
stock_df = stock_df[stock_df['low'] > stock_df['high_ma5']]
stock_df = stock_df.sort_values('turnover_rate',ascending=False)

for stock_code in stock_df.index.tolist():
    stock_name = jq.get_security_info(stock_code).display_name
    q = jq.query(jq.indicator.MACD).filter(jq.indicator.MACD.code==stock_code).filter(jq.indicator.MACD.date==today)
    df_macd = jq.indicator.run_query(q)
    if len(df_macd) > 0 and df_macd.iloc[0]['macd'] > 0:
        print("(" + stock_code + ")" + stock_name + " 符合条件")
    ## 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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