问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、信号周期为15分钟的MACD绿柱变短、10日涨幅大于0小于35的股票中，选择作为股票池。
选股逻辑分析
该选股策略在技术指标的基础上，加入了10日涨幅的考量，判定股票涨幅过大或过小的情况，避免跟随高点入市或买入已经过度升值的股票。同时，RSI指标和MACD指标的结合判断股票的买入和卖出时机。
有何风险？
该选股策略仅依赖技术指标和短期的涨幅情况进行筛选，忽略了长期的赚钱效应和基本面数据的考量，并可能会忽略一些符合规则但确实有价值的股票。同时，技术指标和均线的使用可能会出现一定程度的滞后性和误差，存在选出较大波动的股票的风险。
如何优化？
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可以结合其他指标，如成交量、相对强弱指标、布林带等指标，进行综合分析的筛选。
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对于选出的股票需要进一步进行个股分析，包括公司业绩、利润、市值等基本面和行业趋势等方面的考虑。
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针对10日涨幅的设定，可以根据市场行情和股票的特殊性，进行适当的调整和灵活应变，防止过于死板的选股逻辑。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、信号周期为15分钟的MACD绿柱变短、10日涨幅大于0小于35的股票中，选择作为股票池。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：
通达信指标公式：RSI(CLOSE,N)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,N)
- MACD指标：
通达信指标公式：MACD(CLOSE,SHORT,LONG,M)
同花顺指标公式：MACD(CLOSE,SHORT,LONG,M)
python代码参考
以下是基于该选股策略编写的Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
# 判断RSI小于65
rsi_threshold = 65
hist_data = ts.get_k_data(stock, ktype='D', end=ts.get_today_date(), autype='qfq')
if hist_data is None or hist_data.empty or len(hist_data) < 14:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] >= rsi_threshold:
continue
# 判断MACD和涨幅条件
hist_data = ts.get_k_data(stock, ktype='15', end=ts.get_today_date(), autype='qfq')
if hist_data is None or hist_data.empty or len(hist_data) <= 10:
continue
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(hist_data['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd is None or macdsignal is None or macdhist is None or macdhist[-1] > macdhist[-2]:
continue
pct_chg_data = (hist_data.iloc[-1]['close'] - hist_data.iloc[-11]['close']) / hist_data.iloc[-11]['close'] * 100
if pct_chg_data < 0 or pct_chg_data > 35:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
print(e)
continue
return res
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
## 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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