(同花顺量化)15分钟周期MACD绿柱变短_、元宇宙、rsi小于65

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:RSI小于65、元宇宙、15分钟周期MACD绿柱变短。该选股策略主要利用技术指标和市场热点来选取波动性较大、具有较大涨幅潜力和未来潜在增长性的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要关注以下几点:

  1. 技术指标:RSI指标和MACD指标,用于判断是否处于低位和短期趋势,有较大上涨空间;
  2. 行业热点:元宇宙,关注未来市场热点和潜在增长性;
  3. 时间周期:15分钟周期,筛选日内交易机会。

综上,该选股逻辑结合市场热点和技术指标,更全面地进行股票的筛选,并且更加注重趋势判断和成交量分析,可以更好地把握股票波动性和涨幅潜力。

有何风险?

该选股逻辑可能存在以下风险:

  1. 过分依赖技术指标和技术分析,有短期涨幅而忽略了潜在的风险;
  2. 过于依赖行业热点,可能会忽略其他行业的投资机会;
  3. 过于关注短期趋势,可能会忽略股票的长期价值。

如何优化?

为了提高选股策略的有效性和独立性,应该:

  1. 注重基本面因素,如公司财务状况、业务前景等;
  2. 引入其他技术指标和量能指标来综合判断股票的涨幅潜力和风险;
  3. 在关注行业热点的同时,兼顾其他行业投资机会;
  4. 综合考虑长期价值和短期机会,并对不同时间周期进行分析和筛选。

最终的选股逻辑

选股筛选条件为:RSI小于65、元宇宙、15分钟周期MACD绿柱变短。该选股策略主要结合技术指标和市场热点以及时间周期,可以更好地把握股票波动性和涨幅潜力,并避免高估值风险。

同花顺指标公式代码参考

在当前逻辑中,可以使用以下指标:RSI(6)、MACD、元宇宙、15分钟K线。其中MACD指标需要根据15分钟K线计算,可以使用如下代码:

RSI(6) < 65 AND
ST_CLASSIFY != '创业板' AND
ST_CLASSIFY != '科创板' AND
MACD(12,26,9)[1] > MACD(12,26,9)[2] AND
MACD(12,26,9)[0] <= 0

其中MACD指标的条件为绿柱正在缩短,即昨天的绿柱高于今天,并且今天的绿柱小于等于0。

python代码参考

以下是python代码实现该选股逻辑(使用Tushare库):

import tushare as ts

# 获取元宇宙板块的股票代码列表
concept_stocks = ts.get_concept_classified()['code'].tolist()
meta_universe_stocks = [stock for stock in concept_stocks if '元宇宙' in ts.get_concept_detail(ts.get_concepts(ts_code=stock)['concept_name']).iloc[:, 1].values]

# 定义选股条件
condition = lambda stock: (ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01', ktype='15')['rsi'][0] < 65
                           and stock in meta_universe_stocks
                           and '创业板' not in ts.get_stock_basics().loc[stock]['industry']
                           and '科创板' not in ts.get_stock_basics().loc[stock]['industry']
                           and ts.MACD(ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01', ktype='15'), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[1][-2] > ts.MACD(ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01', ktype='15'), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[2][-2]
                           and ts.MACD(ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01', ktype='15'), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[0][-1] <= 0)

# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = filter(condition, ts.get_stock_basics().index.tolist())

# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
    print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]['name'])
    ## 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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