问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损企业的A股中，筛选15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
选股逻辑分析
除了一些基本面的筛选条件，加入了技术面的指标。当15分钟MACD绿柱变短时，标示卖盘力量减弱、买盘力量增强，这可能是一个良好的买入时机。
有何风险？
MACD绿柱变短可能只是短暂回调的信号，其它因素可能会有更大的影响，需要综合考虑。
如何优化？
可以将MACD绿柱变短与其它技术指标进行结合，综合判断更准确。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、市值100亿以内且无亏损企业的A股中，筛选出15分钟周期MACD绿柱变短的股票作为投资目标。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：
CIRCMV<10000000000 AND TURNRATE>=3 AND TURNRATE<=12 AND ROE>0 AND MACD(15,30,9) 红柱-0.01 AND MACD(15,30,9)-REF(MACD(15,30,9),1)<=0
Python代码参考
import talib
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code')['ts_code']
for ts_code in stock_list:
if pro.namechange(ts_code=ts_code) and pro.namechange(ts_code=ts_code)['name'].iloc[0].find('ST') >= 0: # 筛选非ST股票
continue
# 筛选符合条件的股票
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220207', end_date='20220207')
if daily_data.empty or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 0.03 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 0.12:
continue
company_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20220207', end_date='20220207', fields='circ_mv,roe')
if company_data.empty or company_data.iloc[-1]['circ_mv'] / 100000000 > 100 or company_data.iloc[-1]['roe'] <= 0:
continue
# 筛选符合技术指标的股票
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220207', end_date='20220207')
macd, signal, hist = talib.MACD(k_data['close'], 15, 30, 9)
if hist[-2] > 0.01 or hist[-1] > hist[-2]:
continue
good_list.append(ts_code)
return good_list
good_stocks = get_good_stocks()
print(good_stocks)
## 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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