问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、集中度70<20%、15分钟周期MACD绿柱变短。将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
该选股逻辑主要考虑了价格波动、市场集中度和技术指标。振幅大于1可以选出价格波动较大的股票，集中度的限制可以剔除掉市场分散度过高的股票，15分钟周期MACD绿柱变短可以判断股票价格下跌势头是否放缓。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 仅考虑价格波动和市场集中度可能忽略了公司本身的财务情况，排除了可能有潜力的股票。
- 技术指标可能有一定的滞后性和误判风险。
- 选股逻辑中没有考虑持仓周期和风险控制，可能导致个股风险集中或者操作周期过长。
如何优化？
为了缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 在考虑价格波动和市场集中度的同时，引入公司财务情况等长期指标，综合考虑股票的潜在价值和风险。同时也可以增加板块信息、行业监控等指标。
- 要结合多个技术指标并进行综合分析，可以选择更为准确且稳定的技术分析指标，或者引入机器学习算法进行预测。
- 选股逻辑中应考虑到持仓周期和风险控制，使得选股策略更为稳健。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们得出了以下完善版的选股逻辑：
- 振幅选择在2%至10%之间；
- 市场集中度在30%到80%之间；
- 15分钟周期MACD绿柱变短；
- 结合公司财务情况和板块信息等长期指标进行筛选；
- 结合多个技术指标并进行综合分析，采用机器学习算法进行预测；
- 考虑持仓周期和风险控制。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅选择2%-10%之间 */
(high/low-1) >= 0.02 AND (high/low-1) <= 0.1 AND
/* 市场集中度在30%到80%之间 */
(circ_mv/total_mv >= 0.3 AND circ_mv/total_mv <= 0.8) AND
/* 15分钟周期MACD绿柱变短 */
MACD(12, 26, 9, CLOSE, MINUTE15) - REF(MACD(12, 26, 9, CLOSE, MINUTE15), 1) < 0 AND
/* 结合公司财务情况和板块信息等长期指标进行筛选 */
(some_long_term_conditions) AND
/* 结合多个技术指标并进行综合分析 */
(some_short_term_conditions)
ORDER BY amount DESC
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票基本信息
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 判断股票是否符合条件
if (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] >= 0.02 and 0.3 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / stock_info['totals'] <= 0.8:
# 15分钟MACD绿柱变短
macd, signal, hist = talib.MACD(ts.get_k_data(code, ktype='15'), 12, 26, 9)
some_short_term_conditions = True if hist[-2] > hist[-1] else False
# 结合公司财务情况和板块信息等长期指标进行筛选
some_long_term_conditions = True if (some_conditions) else False
# 结合多个技术指标并进行综合分析
some_short_term_conditions = some_short_term_conditions and (some_analysis)
# 判断股票是否符合要求
return some_short_term_conditions and some_long_term_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 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
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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