问财量化选股策略逻辑
本选股策略需要考虑振幅、Boll线和MACD三个因素：振幅大于1，收盘价位于Boll线的下半部分，且15分钟周期MACD绿柱变短。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了短期波动、趋势和量能等因素，振幅大于1表明股票短期价格波动剧烈，收盘价位于Boll线的下半部分满足底部逢低买入的要求，15分钟周期MACD绿柱变短表示股票短期价格下跌趋势正在减弱，适合反弹买入。符合逆势交易策略的要求。
有何风险？
以下是该选股策略可能存在的一些风险：
- MACD指标容易出现假信号。
- 指标集中度过高，容易产生过拟合问题。
- 忽略公司基本信息等其他重要因素影响。
如何优化？
为了降低风险，可以考虑从以下方面对该选股策略进行优化：
- 综合考虑技术和基本面等多维因素。
- 定期更新选股条件和模型，不断适应市场变化。
- 采用多因子选股模型，降低单一技术指标的依赖性。
最终的选股逻辑
根据以上分析，我们可以进行如下的优化和完善：
- 振幅大于当前市场振幅均值。
- 收盘价位于Boll线的下半部分。
- 15分钟周期MACD绿柱变短。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信公式参考：
C1: (HIGH - LOW) > MA(HIGH - LOW, 20);
C2: CLOSE < BOLL(UPPER, 20, 2) * 0.98 AND CLOSE > BOLL(MID, 20, 2);
C3: YELLOWBAR(MACD(12, 26, 9)) > REF(YELLOWBAR(MACD(12, 26, 9)), 1) AND YELLOWBAR(MACD(12, 26, 9)) < REF(YELLOWBAR(MACD(12, 26, 9)), 2);
C4: NOT(IFIND('300', CODE));
C5: SELECTED: = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
Python代码参考
以下是Python代码参考：
import tushare as ts
def stock_selection():
rs_basic_info = ts.get_stock_basics()
selected_code = []
for code in rs_basic_info.index:
if '300' in code:
continue
rs = ts.get_k_data(code, '2015-01-01')
if rs is None or len(rs) < 50:
continue
threshold = rs['high'] - rs['low'].mean()
condition1 = rs['high'] - rs['low'] > threshold
condition2 = (rs['close'] < rs['boll_upper'] * 0.98) & (rs['close'] > rs['boll_mid'])
condition3 = rs['macd_yellow'] > rs['macd_yellow'].shift(1) and rs['macd_yellow'] < rs['macd_yellow'].shift(2)
if sum([condition1, condition2, condition3]) != 3:
continue
selected_code.append(code)
return selected_code
注：以上代码仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。需要安装tushare库。
## 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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