问财量化策略@振幅大于1#15分钟周期MACD绿柱变短#60

选股逻辑

选股条件包括：振幅大于1、15分钟周期MACD绿柱变短、以60开头的股票。

选股逻辑分析

振幅大于1可以找到波动性较大的股票，15分钟周期MACD绿柱变短可以反映出股票的走势即将发生变化，60开头的股票可以定位到创业板的个股，这些指标结合可以找到波动性较大、走势有变化且处于创业板板块的个股。

有何风险？

选股逻辑单一容易造成选择的行业板块比较集中，若创业板整体走势出现异常波动，则该选股策略的风险会增加。

如何优化？

可以结合其他指标进行选股筛选，例如成交量、换手率等基本面指标，以及其他关键技术指标（例如KD线交叉、RSI指标等），综合分析指标结果有助于更精细化地定位高波动性、风险可控的个股。

最终的选股逻辑

选股条件包括：振幅大于1、15分钟周期MACD绿柱变短、创业板股票，并结合其他基本面和技术面指标等因素进行综合分析。

同花顺指标公式代码参考

振幅大于1：IF(HIGH - LOW > 1, 1, 0)

15分钟周期MACD绿柱变短：IF(BARSLAST(MACD() < 0 AND MACD() > REF(MACD(),1)), 1, 0)

创业板股票：IF(LEFT(CODE, 2) == '60', 1, 0)

综合筛选结果：IF(A AND B AND C, 1, 0)

python代码参考

import tushare as ts
from talib import abstract

# 获取2021年所有创业板股票数据
sme_stocks = ts.get_sme_classified()
code_list = list(sme_stocks['code'])

# 筛选符合条件的股票
selected_codes = []
for code in code_list:
    df = ts.get_hist_data(code, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
    if df is None:
        continue
    amp = (df['high'] - df['low']) / df['open'] > 0.01
    k_data_15 = ts.get_k_data(code, ktype='15')
    k_data_15['MACD'], _, k_data_15['MACD_Hist'] = abstract.MACD(k_data_15, timeperiod_fast=12, timeperiod_slow=26, timeperiod_signal=9)
    macd_short = (k_data_15['MACD_Hist'] < 0) & (k_data_15['MACD_Hist'] > k_data_15['MACD_Hist'].shift())
    if amp.any() and macd_short.any() and code.startswith('60'):
        selected_codes.append(code)

# 输出符合条件的股票代码
print(selected_codes)

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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