问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为 MACD 技术指标零轴以上、价格小于 12 元、昨日 9:15 匹配价跌停的股票。选股时间为每个交易日开盘前进行。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术面、基本面和昨日交易期情况。MACD 技术指标和价格条件综合考虑了短期和长期市场变化，昨日 9:15 匹配价跌停则反映了市场对该股票基本面的关注度。对于追求短期投资的投资者可能有较大的参考价值。
有何风险？
- 该选股策略依赖于股票的昨日交易情况，可能存在单一因素影响选股结果的风险。
- 不同时间段股价波动的不同，对于昨日特殊情况可能会存在选股判断不准确的风险。
如何优化？
- 增加多个时段的技术指标以及基础面指标，综合考虑后进行股票选取。
- 综合考虑多种基本面参数，对股票进行筛选，提高选股的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
在考虑 MACD 技术指标和价格条件的情况下，选择上一个交易日 9:15 匹配价跌停的股票。综合考虑基础面指标，排除不符合条件的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是 MACD 指标的同花顺指标公式：
MACD(CLOSE, 12, 26, 9);
以下是昨日 9:15 匹配价跌停的同花顺指标公式：
CROSS(LIMITDOWN, REF(LIMITDOWN, 1)) AND CROSS(REF(VOL, 1) == 0, VOL > 0)
python代码参考
以下是 Python 的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import talib
data_stock_price = ak.stock_zh_a_minute(symbol="sh601988", period="D") # 获取股票日 K 线数据
close_price = data_stock_price["close"].tolist()
ma_5 = talib.MA(np.array(close_price), timeperiod=5) # 计算 5 日均线
ma_10 = talib.MA(np.array(close_price), timeperiod=10) # 计算 10 日均线
ma_20 = talib.MA(np.array(close_price), timeperiod=20) # 计算 20 日均线
short, long, m = 12, 26, 9
dif, dea, macd = talib.MACD(np.array(close_price), fastperiod=short, slowperiod=long, signalperiod=m)
data_stock_quote = ak.stock_zh_a_quote(symbol="sh601988") # 获取股票实时行情数据
yesterday_price = data_stock_quote.iloc[-2] # 获取昨日收盘价、开盘价等信息
if macd[-1] > 0 and data_stock_quote["现价"].iloc[-1] < 12 and data_stock_quote["股票名称"].isin(sorted_volume["股票名称"]) and yesterday_price["匹配类型"] == "跌停":
filtered = data_stock_info.loc[
(data_stock_info["type"] == "主板")
# 其他条件
]
result = filtered[["代码", "名称"]] # 最终选股结果
注意，由于数据在运行时需要更新，因此具体代码需要实际情况调整。同时需要根据实际情况查询对应的 AKShare 数据接口。
## 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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