(同花顺量化)15分钟周期MACD绿柱变短_、深证主板中市盈率0-29

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

选股逻辑:振幅大于1,深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票,15分钟周期MACD绿柱变短。

选股逻辑分析

该选股策略在基本面选股的基础上又加入了技术面指标,具体逻辑如下:

  1. 振幅大于1表示该股的价格波动性较大,可以挖掘波动性投资机会;
  2. 通过市盈率和市净率筛选出估值合理的股票;
  3. 选择深证主板股票;
  4. 加入技术面指标MACD绿柱变短,表示当前下跌趋势正在减弱。

该选股策略既考虑了股票的估值,也综合考虑了当前的技术面行情和波动性,非常符合跟踪趋势的选股策略。

有何风险?

该选股策略存在以下风险:

  1. 技术面指标可能存在滞后性,没有及时反应股票价格趋势的变化;
  2. 基本面因素可能被忽略;
  3. 忽略了宏观经济环境等因素的影响。

如何优化?

为避免风险,可以考虑以下优化措施:

  1. 加入其他技术面指标,综合多个指标分析选股;
  2. 设定更严格的筛选条件,例如选择估值更合理的股票,同时加入其他财务因素;
  3. 结合宏观和行业因素等综合分析。

最终的选股逻辑

综合以上分析和优化措施,最终选股逻辑如下:

  • 振幅大于1;
  • 深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票;
  • 15分钟周期MACD绿柱变短;
  • 设定更严格的筛选条件。

同花顺指标公式代码参考

该选股逻辑对应的同花顺指标公式如下:

INDICATOR(PEL().HIGH>=0 AND PEL().LOW<=29.01 AND PBV().HIGH>=0 AND PBV().LOW<=3.11 AND BKNAME()=='深交所', 'XDXR.M1>');
INDICATOR(MACD(12, 26, 9).DIF<REF(MACD(12, 26, 9).DIF, 1) AND MACD(12, 26, 9).DEA<REF(MACD(12, 26, 9).DEA,1) AND MACD(12, 26, 9).MACD<REF(MACD(12, 26, 9).MACD, 1), 'XDXR.M32');
SETSTD(PERIOD=15);

其中第一个指标表示市盈率和市净率均在一定区间内,且在深交所,第二个指标为15分钟MACD指标,最后设定周期为15分钟。

Python代码参考

该选股逻辑的Tushare库Python代码如下:

import tushare as ts

def is_selected(code, eps=0):
    '''
    判断股票是否满足选股逻辑
    '''
    if ts.get_stock_basics()[code]['name'].startswith('*ST'):
        return False
    base = ts.get_stock_basics()[code]
    if base['pe'] < 0 or base['pe'] > 29.01 or base['pb'] < 0 or base['pb'] > 3.11:
        return False
    if base['industry'] != '深交所':
        return False
    hist = ts.get_hist_data(code)
    if hist is None or len(hist) < 20:
        return False
    macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(hist['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    if macdhist[-1] >= macdhist[-2]:
        return False
    if (hist['high'] - hist['low']).iloc[-1] / hist['close'].iloc[-2] < 0.015:
        return False
    return True

# 获取热度排名前N的股票列表,遍历股票进行选股
stocks = ts.top_list()
selected_stocks = []
for i in range(N):
    code = stocks['code'].iloc[i]
    if is_selected(code, eps=1e-4):
        selected_stocks.append(code)

# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
    pass # 参考其他策略

通过调用Tushare库获取选股所需的信息,如基本面、历史行情数据等。需要注意代码中各参数的设定,如振幅、估值和MACD等。最后,可以利用选股结果进行股票交易。

    ## 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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