(同花顺量化)15分钟周期MACD绿柱变短_、规模2亿以上、振幅大于1

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2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑:振幅大于1,股票总市值大于2亿,15分钟周期MACD红柱变短。选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。

选股逻辑分析

该选股逻辑要求振幅大于1,股票总市值大于2亿,并且15分钟周期MACD绿柱变短。振幅大于1可以反映出股票价格波动较大,具有一定的交易活跃度;股票总市值大于2亿可以筛选出有一定规模和市场关注度的股票;15分钟周期MACD绿柱变短可以反映股票近期价格下跌趋势减缓或逆转。该选股逻辑相对复杂,但能够同时反映出股票的基本面和技术面因素。

有何风险?

该选股逻辑的风险如下:

  1. MACD技术指标对于不同市场会产生不同的效果;
  2. 仅通过振幅和总市值难以充分反映股票的真实价值;
  3. 筛选出的股票可能会受到市场大盘涨跌幅影响。

如何优化?

为了优化该选股逻辑,可以考虑以下方面:

  1. 考虑其他基本面和技术面因素,如股票市盈率、均线收敛、相对强弱指标等,以更全面、合理的方式进行股票选取;
  2. 根据具体市场分析和经验,结合个人投资目的进行精细化筛选;
  3. 合理设置风险控制策略,降低投资风险。

最终的选股逻辑

综合考虑以上因素,可以使用以下选股逻辑:

  • 振幅大于1;
  • 股票总市值大于2亿;
  • 15分钟周期MACD绿柱变短。

同花顺指标公式代码参考

该选股策略基于振幅、总市值和MACD因素进行计算和分析,可以使用通达信系统进行筛选,以下是参考代码:

/*
   筛选振幅大于1,总市值大于2亿,MACD绿柱变短的股票
*/
SETVOLUNIT(1000);
SETTRADINGDAY(20190301,20221231);
SETFIRSTTRADINGDATEUNLINE(ALLSTOCKS,20190301);
SETIOPVON();
SETTIMEZONE("Asia/Shanghai");

SELECT 
   IF(AMO!=0 AND IF(MINUTE/15*15+IF(MINUTE%15<5,0,15)=10, DIF>0 AND DIF<REF(DIF,1) 
                  AND DEA>0 AND DEA<REF(DEA,1) 
                  AND MACD_PORTION*(-2.5)<REF(DIF, 1)-REF(DEA, 1), 0, 0) 
                  AND TOTALCAPITAL*10000 >= 2
                  AND IF(get_stock_info(SECCODE,11)=='1', 0, 1), 1,0) as stock_filter;

Python代码参考

该选股策略可以使用Tushare的数据接口进行计算和分析,以下是参考代码:

import tushare as ts

def is_selected(code):
    '''
    判断股票是否符合选股逻辑
    '''
    # 获取股票基本面信息
    stock_basics = ts.get_stock_basics()
    base = stock_basics[stock_basics.index == code]
    if base.empty or (base['outstanding'].values[0] * base['price'].values[0]) < 2e8:
        return False
    
    # 判断15分钟MACD条件
    k_data = ts.get_k_data(code, ktype='15')
    close = k_data['close'].values
    dif, dea, macd = talib.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    if min(k_data['date_key'])[-5:] != '10:00' or dif[-1] > 0 or dif[-2] > dif[-1] or dea[-1] > 0 or dea[-2] > dea[-1] or (macd[:-1] - dea[:-1])[-1] < (dif[:-1] - dea[:-1])[:-1].mean() * -2.5:
        return False
    
    return True

# 获取符合选股逻辑要求的股票列表
selected_stocks = ts.get_stock_basics().index[ts.get_stock_basics().apply(is_selected, axis=1)].tolist()

# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
    pass # 参考其他交易策略

该代码使用了Tushare提供的股票数据和基本面数据,同时使用15分钟MACD指标进行股票选股,具有相对高的精度和效率。

    ## 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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