问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、今日均线向上发散、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
选股逻辑分析
该选股策略结合了技术分析指标RSI、均线和MACD。RSI小于65用于排除超买状态；今日均线向上发散用于排除股价长时间波动导致的假突破；15分钟周期MACD绿柱变短可以发现短期出现买入信号。
有何风险？
该选股策略仍然相对过于依赖技术分析因素，而未充分考虑基本面因素的影响。同时，只考虑了短期MACD指标的绿柱变化可能会错过一些长期趋势良好的股票。
如何优化？
除了技术分析指标和基本面指标外，加入其他市场走势和行业走势指标，以及一些财务指标（如市盈率、市净率等）可能更好地筛选出符合预期的股票。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、今日均线向上发散、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI：RSI(14)
- 均线：MA(CLOSE，5)
- MACD：MACD(12, 26, 9)
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import talib
def get_stock_list(rsi_threshold=65, ma_length=5, macd_period=(12, 26, 9), macd_green_threshold=0.0):
stock_list = pd.DataFrame(columns=['股票代码', '名称', '收益'])
stock_zh = ak.stock_zh_a_spot_em()
for i in range(len(stock_zh)):
symbol = stock_zh.iloc[i]['股票代码']
kline_15min = ak.stock_zh_a_hist(symbol=symbol, period='15')
if len(kline_15min) < 60:
continue
rsi = talib.RSI(kline_15min['close'], timeperiod=14)
if rsi.iloc[-1] >= rsi_threshold:
continue
close_price = kline_15min['close']
close_ma = talib.MA(close_price, timeperiod=ma_length)
if close_ma.iloc[-1] <= talib.REF(close_ma, timeperiod=1).iloc[-1]:
continue
macd, macd_signal, macd_hist = talib.MACD(close_price, fastperiod=macd_period[0], slowperiod=macd_period[1], signalperiod=macd_period[2])
if macd_hist.iloc[-1] >= macd_green_threshold or macd_hist.iloc[-2] <= macd_hist.iloc[-1]:
continue
stock_list = stock_list.append({'股票代码': symbol, '名称': stock_zh.iloc[i]['名称'], '收益': None}, ignore_index=True)
return stock_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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