问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 收盘价<boll(upper值)且收盘价>boll(mid值)
- 15分钟周期MACD绿柱变短
选股逻辑分析
- 第一条均线重合的条件可以筛选出趋势向上的股票，说明市场资金较为集中，有利于股票上涨。
- 第二条均线重合的条件可以筛选出价格处于相对高位的股票，说明市场对股票的预期较高，有利于股票上涨。
- 第三条MACD绿柱变短的条件可以筛选出市场情绪较为乐观的股票，说明市场较为稳定，有利于股票上涨。
有何风险？
- 这个策略只考虑了技术面的因素，没有考虑基本面的因素，可能会导致选出的股票不具有投资价值。
- 这个策略只考虑了短期市场趋势，没有考虑长期市场趋势，可能会导致选出的股票不符合投资者的长期投资目标。
如何优化？
- 可以考虑加入基本面因素，例如公司的财务状况、盈利能力等，以筛选出更有投资价值的股票。
- 可以考虑加入长期市场趋势的分析，例如通过分析历史数据来预测未来市场趋势，以筛选出更符合投资者长期投资目标的股票。
最终的选股逻辑
- 选取至少5根均线重合的股票
- 选取收盘价在布林带上轨且收盘价在布林中轨以上的股票
- 选取15分钟周期MACD绿柱变短的股票
- 在满足以上条件的股票中，选取基本面良好、长期市场趋势向上的股票
python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 设置token
pro.set_token('your_token')
# 初始化布林带
upper, middle, lower = talib.BBANDS(ts.get_k_data('600036', start='2021-01-01', end='2021-12-31')['close'], timeperiod=14)
# 初始化MACD
macd = talib.MACD(ts.get_k_data('600036', start='2021-01-01', end='2021-12-31')['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
# 获取符合条件的股票
selected_stocks = []
for stock in pro.list_stocks():
if stock['close'] > upper and stock['close'] < middle and macd['signal'] > macd['hist']:
selected_stocks.append(stock['name'])
# 输出符合条件的股票名称
print(selected_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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