问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选出rsi小于65，股票昨日非涨停板，15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
选股逻辑分析
在对RSI指标、昨日非涨停板进行筛选的基础上，加入了15分钟周期MACD指标，绿柱变短可以反映股票短期趋势的反转，进一步提高了选股的准确性。
有何风险？
MACD指标的变化是相对缓慢的，只能反映较近期的趋势变化，不能反应整个走势。若加入的指标太多，则也容易陷入过拟合的问题。
如何优化？
可以根据个股实际情况加入一些其他指标，如KDJ等，尽量多方位地对股票进行筛选。同时，要注意控制加入指标的数量，以避免过拟合。
最终的选股逻辑
选股逻辑：选出rsi小于65，股票昨日非涨停板，并且15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
同花顺指标公式代码参考
C1: BARSLAST(NOT(REF(涨跌幅, 1) >= 9.9)) >= 1
C2: RSI(CLOSE, 14) < 65
C3: MACD(M-CLOSE, 9, 12, 26) > 0 AND MACD.MACD1(M-CLOSE, 9, 12, 26) < REF(MACD.MACD1(M-CLOSE, 9, 12, 26), 1)
SELECT IF(C1 AND C2 AND C3, 1, 0)
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import talib
def get_stock_list():
result_df = pd.DataFrame()
stock_pool = ak.stock_zh_a_spot().astype({'证券代码': 'str', '总市值': 'float', '流通市值': 'float', '所属行业': 'str'})
stock_pool = stock_pool[(stock_pool['市值'] > 100000000) & (stock_pool['市值'] < 5000000000) & (~stock_pool['所属行业'].str.contains('创业板'))]
for code in stock_pool['证券代码'].tolist():
# 获取股票K线数据
stock_k_data = ak.stock_zh_a_minute(symbol=code, period='15')
if len(stock_k_data) == 0:
continue
# 筛选昨日非涨停板
if stock_k_data['涨跌幅'].shift(1) >= 9.9:
continue
# 判断RSI指标
if stock_k_data['RSI'].iloc[-1] >= 65:
continue
# 判断MACD指标
if (talib.MACD(stock_k_data['收盘价']).macd[-1] <= talib.MACD(stock_k_data['收盘价']).macd[-2]):
continue
result_df = result_df.append(stock_k_data, ignore_index=True)
return result_df
## 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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