(同花顺量化)15分钟周期MACD绿柱变短_、日线macd>0、振幅大于1

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

该选股策略包含三个条件:

  • 振幅大于1;
  • 日线MACD大于0;
  • 15分钟周期MACD绿柱变短。

选股逻辑分析

该选股策略主要以价格波动和趋势为依据,同时考虑到短线技术指标。选股逻辑相对简单,易于实现和操作。

有何风险?

该选股策略有以下风险:

  • 短期技术指标容易被单一事件干扰,造成选股不准确;
  • 过度依赖价格波动和短期趋势,缺乏基本面的考虑,容易造成买入过高或卖出过低等失误;
  • 盲目跟从,容易造成操作风格不一致的问题。

如何优化?

为提高该选股策略的精度和准确性,建议优化方向为:

  • 引入基本面因素,如市盈率、市净率、资产负债率等,全面评估行业和公司的基本面价值;
  • 改进技术指标,引入其他指标辅助选股,如RSI、DMI、布林带等,全面评估股票的短期价格波动趋势;
  • 增加选股条件,如增加均线、成交量等指标,建立多因子选股模型;
  • 根据个人情况和资产情况,选择合适的投资策略和风险管理方法。

最终的选股逻辑

综合以上分析,建议完善后的选股策略为:

  • 振幅大于1;
  • 日线MACD大于0;
  • 15分钟周期MACD绿柱变短;
  • 增加均线、成交量等指标,建立多因子选股模型;
  • 设定更加严格的选股标准,如增加筛选条件、优化技术指标参数等,以提高选股准确率;
  • 根据个人情况和资产情况,选择合适的投资策略和风险管理方法。

同花顺指标公式代码参考

// 通达信指标公式
VAR1:=(CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)*100;
DIF:EMA(VAR1,12);
DEA:EMA(DIF,26);
MACD:(DIF-DEA)*2;
VOL:MA(VOL,5);
UP:(HIGH+LOW+CLOSE)*VOL/3;
MD:(SMA(UP,10,1)+SMA(UP,20,1))/2;
DN:(SMA(UP,10,1)-SMA(UP,20,1))*0.75+SMA(MD,10,1);
BOLL:(UP+MD*2+DN)/4,COLORSTICK;
SALL:IF(C>=BOLL AND MACD>0 AND REF(CATEGORICAL,1)=0 AND MAPRAW(FILTER(CATEGORICAL=0,INDEX_CATEGORICAL),1)=0 AND REF(MACD,2)-MACD>REF(MACD,1)-MACD,1,0);

// 短线指标
DIF, DEA, MACD = talib.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
MACD_DIFF = MACD - signal
MACD_PREV = MACD_DIFF.shift(1)
SALL:if((amplitude > 0.01) & (macd > 0) & (MACD_DIFF < 0) & (MACD_DIFF > MACD_PREV), 1, 0)

// 非科创板指标
CATEGORICAL:IF(INDEX_ID=0 OR INDEX_ID=399006 OR INDEX_ID=399005 OR INDEX_ID=1000001 OR INDEX_ID=3000006,1,0);
SALL:IF(C>=BOLL AND MACD>0 AND REF(CATEGORICAL,1)=0 AND MAPRAW(FILTER(CATEGORICAL=0,INDEX_CATEGORICAL),1)=0 AND REF(MACD,2)-MACD>REF(MACD,1)-MACD,1,0);

python代码参考

import talib

def get_short_term(tickers, start_date, end_date):
    df = get_price(tickers, start_date, end_date, frequency='15m', fields=['high', 'low', 'close', 'volume'])
    amplitude = (df['high'] - df['low']) / df['pre_close']
    macd, signal, hist = talib.MACD(df['close'])
    macd_diff = macd - signal
    macd_prev = macd_diff.shift(1)
    result = df[(amplitude > 0.01) & (macd > 0) & (macd_diff < 0) & (macd_diff > macd_prev)]
    return result
    ## 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?

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