问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了市场交易状况、行业走势和技术指标等因素。选股对象是换手率适中、处于饮料酒行业且技术面状况良好的股票。其中，MACD指标变短且绿柱表示卖盘压力减小，行情短线有望企稳或反弹。
有何风险？
该选股方式忽略了公司财务、基本面等关键指标的考量，存在一定的风险。此外，选股逻辑只采用了单一的技术指标，未考虑其他重要的技术指标和市场基本面状况，容易出现选择股票失误。
如何优化？
可以继续优化基于技术指标和基本面指标等策略，采取多种指标相结合的方法，提高选股精度和风险控制，同时也可以关注市场中其他因素的影响，如政策面、行业面等。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率在3%-12%：TURN<N>=AVG(TURN, N) AND TURN<N+1>AVG(TURN, N+1) AND TURN<N>3 AND TURN<N<12
饮料酒进出口：SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0
15分钟周期MACD绿柱变短：REF(MACD(12,26,9), 1)-MACD(12,26,9)<REF(MACD(12,26,9), 2)-MACD(12,26,9) AND MACD(12,26,9)-DEA(12,26,9)<0
选股：SELECT(CODE, 换手率3%-12% AND SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0 AND REF(MACD(12,26,9), 1)-MACD(12,26,9)<REF(MACD(12,26,9), 2)-MACD(12,26,9) AND MACD(12,26,9)-DEA(12,26,9)<0, NOT ST)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily_basic(trade_date='20220126', fields='ts_code,turnover_rate,industry,close')
df = df[(df['industry'].str.contains('饮料') & df['industry'].str.contains('酒'))]
df = df[df['turnover_rate'].between(3, 12)]
df_macd = ts.get_k_data('000001', start='2022-01-24', end='2022-01-26', ktype='15', index=True)[['date', 'close']]
df_macd['macd'], df_macd['dea'], df_macd['hist'] = talib.MACD(df_macd['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df_macd = df_macd[['date', 'macd', 'dea', 'hist']].iloc[-3:]
df_macd['diff'] = df_macd['macd'] - df_macd['dea']
df_macd['diff_shift1'] = df_macd['diff'].shift(1)
df_macd['diff_shift2'] = df_macd['diff'].shift(2)
df_macd = df_macd.dropna()
df_macd = df_macd[df_macd['diff_shift1'] - df_macd['diff'] > df_macd['diff_shift2'] - df_macd['diff']]
code_list = pd.DataFrame({'code': df['ts_code'].str.split(".", expand=True)[0]})
code_list = pd.merge(code_list, df_macd, left_on='code', right_on='code')
code_list = code_list[code_list['hist'] < 0]
return code_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。
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