问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1
- 至少5根均线重合的股票
- 15分钟周期MACD绿柱变短
选股逻辑分析
该选股策略较前一策略加入了MACD指标，更加注重技术面。振幅大于1表示波动较大；至少5根均线重合则意味着处于相对稳定的阶段；15分钟周期MACD绿柱变短反映了短期卖出力量的减小。综合考虑这三个指标，选出的股票较为稳定且具备下跌结束信号。
有何风险？
该策略忽略了一些基本面上好但技术面不太稳定的品种。另外，由于引入了MACD指标，可能会受到技术指标的局限性，如忽略基本面变化导致的价格趋势改变等。
如何优化？
可以综合考虑基本面和技术面，如市盈率、市净率、相对强弱指标等指标，选取更加稳定的品种。另外，在使用技术指标时，可以再引入其它指标交叉验证，如KDJ、RSI等。
最终的选股逻辑
综合考虑以上因素，完善后的选股逻辑为：
- 振幅大于1，市场对于波动剧烈的股票更感兴趣；
- 5日均线、10日均线、20日均线、30日均线、60日均线重合，表示股票处于均衡状态；
- 15分钟周期MACD的绿柱变短，可以理解为卖出力量减小的信号；
- 市盈率、市净率等基本面指标符合要求，表示股票具备较好的价值。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1：(high-low)/low > 0.01
- 至少5根均线重合的股票：同上
- 15分钟周期MACD的绿柱变短：MACD(12,26,9)下行，且MACD柱变绿变短
- 市盈率等基本面指标：可到同花顺网站查看
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
is_amplitude_large = False
is_ma_converge = False
is_macd_short = False
is_pb_low = False
bars = ts.get_k_data(code, ktype='D')
if bars is not None:
is_amplitude_large = (bars['high'].iloc[-1] - bars['low'].iloc[-1])/bars['low'].iloc[-1] > 0.01
# 至少5根均线重合的股票
close = bars['close'].values
ma_5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
ma_10 = talib.MA(close, timeperiod=10)
ma_20 = talib.MA(close, timeperiod=20)
ma_30 = talib.MA(close, timeperiod=30)
ma_60 = talib.MA(close, timeperiod=60)
ma_count = len(set([ma[-1] for ma in [ma_5, ma_10, ma_20, ma_30, ma_60]]))
is_ma_converge = ma_count >= 5
# 15分钟MACD向下并变短
bars_15min = ts.get_k_data(code, ktype='15')
if len(bars_15min) >= 50:
macd, signal, hist = talib.MACD(bars_15min['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd[-1] < signal[-1] and hist[-1] < hist[-2]:
is_macd_short = True
# pb低于1
is_pb_low = df.loc[code]['pb'] < 1
if is_amplitude_large and is_ma_converge and is_macd_short and is_pb_low:
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars['close'].iloc[-1], 'pb': df.loc[code]['pb'], 'pe': df.loc[code]['pe'], 'industry': df.loc[code]['industry']}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['industry'], ascending=False)
## 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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