问财量化选股策略逻辑

1. 至少5根均线重合的股票
2. 昨天龙虎榜
3. 15分钟周期MACD绿柱变短

选股逻辑分析

1. 第一条筛选条件是至少5根均线重合的股票，这表明该股票的均线系统较为稳定，且多条均线的支撑力度较强，有利于股价的上涨。
2. 第二条筛选条件是昨天龙虎榜，这表明该股票受到了机构或游资的关注，有可能出现较大的行情波动。
3. 第三条筛选条件是15分钟周期MACD绿柱变短，这表明该股票的短期趋势正在转好，有可能出现反弹行情。

有何风险？

1. 由于该策略只考虑了均线、龙虎榜和MACD等技术指标，忽略了基本面因素，因此可能会错失一些优质股票。
2. 由于该策略只考虑了短期趋势，因此可能会错过一些长期趋势向上的股票。

如何优化？

1. 可以加入更多技术指标，如布林线、RSI等，以更全面地分析股票的走势。
2. 可以加入基本面因素，如市盈率、市净率等，以更准确地判断股票的价值。

最终的选股逻辑

1. 筛选出至少5根均线重合的股票。
2. 筛选出昨天龙虎榜的股票。
3. 筛选出15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
4. 将以上三个条件进行综合筛选，得到最终的股票池。

python代码参考

1. import talib
2. import tushare as ts

3. 设置pro接口key

4. ts.set_token('your_token')

5. 初始化pro接口

6. pro = ts.pro_api()

7. 获取所有股票的收盘价

8. data = pro.realtime_quotes('000300.XSHG')

9. 计算均线

10. ma5 = talib.MA(data['close'], timeperiod=5)
11. ma10 = talib.MA(data['close'], timeperiod=10)
12. ma20 = talib.MA(data['close'], timeperiod=20)

13. 获取昨天龙虎榜数据

14. data = pro.fundamentals(ts_code='600036.XSHG')

15. 获取15分钟周期MACD数据

16. data = pro.information(ts_code='600036.XSHG', fields=['close','macd','dif','dea'], timeframe='15min')

17. 进行综合筛选

18. selected = []
19. for i in range(len(data)):
    if ma5[i] == ma10[i] == ma20[i] and data['close'][i] > data['macd'][i] and data['dif'][i] > data['dea'][i]:
    selected.append(data['ts_code'][i])

20. 输出最终股票池

21. print(selected)

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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