(同花顺量化)15分钟周期MACD绿柱变短_、流通市值50－100亿、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

• 今日增仓占比>5%
• 流通市值50－100亿
• 15分钟周期MACD绿柱变短

选股逻辑分析

• 今日增仓占比超过5%，说明机构投资者在积极买入该股票，可能对该股票未来走势持乐观态度。
• 流通市值在50亿到100亿之间，说明该股票流通盘适中，易于操作。
• 15分钟周期MACD绿柱变短，说明短期趋势正在转为上涨。

有何风险？

• 机构投资者买入股票可能需要较长时间才能看到效果，因此短期可能存在回调风险。
• 流通市值适中，意味着该股票流通盘适中，但同时也意味着流动性可能不够高，可能会导致交易量不足。

如何优化？

• 可以加入更多筛选条件，例如市盈率、市净率等，以更加全面地评估股票的价值和风险。
• 可以考虑加入技术指标的组合，例如均线、布林线等，以更加准确地判断股票的趋势。

最终的选股逻辑

• 今日增仓占比>5%
• 流通市值50－100亿
• 15分钟周期MACD绿柱变短
• 市盈率<20
• 市净率<2

python代码参考

• 以下代码使用了wind接口和pandas库，需要先安装这两个库
• 代码中使用了wind接口获取股票的增仓数据和MACD数据，并进行了简单的筛选和计算

import pandas as pd
import wind

# 获取股票数据
df = wind.wsdq('600036.XSHG')

# 筛选符合条件的股票
df = df[df['VOL_INSTRUMENT'] > 0]  # 今日增仓量大于0
df = df[df['CLOSE'] > df['CLOSE'].rolling(10).mean()]  # 股票价格在最近10天内上涨
df = df[df['PB'] < 2]  # 市净率小于2
df = df[df['PE'] < 20]  # 市盈率小于20

# 获取MACD数据
df['MACD'], df['MACD Signal'], df['MACD Histogram'] = [], [], []
for i in range(15):
    df['MACD'].append(df['CLOSE'].rolling(i+1).mean())
    df['MACD Signal'].append(df['MACD'].iloc[i] - df['MACD'].iloc[i-1])
    df['MACD Histogram'].append(df['MACD Signal'].iloc[i] - df['MACD Signal'].iloc[i-1])

# 计算MACD绿柱变短
df['MACD Change'] = df['MACD'].diff()
df = df[df['MACD Change'] < 0]

# 筛选符合条件的股票
df = df[df['MACD Change'] > 0]

# 输出结果
print(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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