问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上、饮料酒进出口、15分钟周期MACD绿柱变短。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。分析以上的选股逻辑（每个逻辑以 "," 进行分隔），分析选股的逻辑（放入标题为 ## 选股逻辑分析的段落），有什么风险？（放入标题为 ## 有何风险？的段落）如何优化？（放入标题为##如何优化？的段落）并最终给出完善选股逻辑（放入标题为##最终的选股逻辑的段落），请用Markdown格式。
选股逻辑分析
该选股策略依据MACD指标、饮料酒进出口和15分钟MACD指标，选出MACD零轴以上和饮料酒进出口概念相关、同时15分钟MACD绿柱变短的个股。主要是通过MACD指标和饮料酒进出口概念找到市场认可、具有一定投资价值的个股，并加入短期技术指标，找出适合短线买入的个股。
有何风险？
以下是该选股策略可能存在的一些风险：
- 科技股在下跌行情中，MACD零轴会出现短期的上涨，该指标不一定能准确捕捉到市场趋势；
- 短期技术指标的情况可能会受到市场的干扰和影响，需要结合其他指标进行分析；
- 筛选标准不够严苛，可能会选出不具有投资价值的个股。
如何优化？
以下是该选股策略的一些优化建议：
- 综合考虑多种技术指标，如KDJ指标等；
- 对筛选标准进行进一步优化，提高选出个股的准确性；
- 加入多方面的股票分析，如公司基本面、市场趋势等。
最终的选股逻辑
该选股策略依据MACD指标、饮料酒进出口和15分钟MACD指标，选出MACD零轴以上和饮料酒进出口概念相关、同时15分钟MACD绿柱变短的个股。通过加入15分钟MACD任意周期的指标筛选，通过技术面分析提高选股的精准度。
同花顺指标公式代码参考
- 判断MACD零轴以上、饮料酒进出口、15分钟周期MACD绿柱变短：REF(MACD(12,26,9),1)-MACD(12,26,9)>0 AND CROSS(MACD(12,26,9),0) AND INDUSTRY("饮料-酒业") AND (MACD(12,26,9)-MACD(12,26,9,9))<0
python代码参考
from jqdata import *
import talib
def initialize(context):
set_commission(PerTrade(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0003, min_cost=5))
set_slippage(PriceSlippage(0.002))
set_option('avoid_future_data', True)
g.stock_num = 10
def before_trading_start(context):
g.stocks_selected = select_stock(context)
def handle_data(context, data):
for security in context.portfolio.positions.keys():
if security not in data:
continue
if data[security].close < 0.95 * context.portfolio.positions[security].cost_basis:
order_target_value(security, 0)
if len(context.portfolio.positions) < g.stock_num:
buy_list = g.stocks_selected[:]
for buying_stock in buy_list:
if not data.can_trade(buying_stock):
continue
order_target_value(
buying_stock,
context.portfolio.portfolio_value/g.stock_num
)
def select_stock(context):
q = query(
valuation.code,
valuation.TODAY_INCREASE_RATE
).filter(
valuation.code.in_(get_index_stocks('000300.XSHG'))
).filter(
# 行业分类
industry.statement_invest_type == '饮料-酒业'
).order_by(
valuation.circulating_market_cap.desc()
).limit(300)
df = get_fundamentals(q)
stocks = df['code'].tolist()
stock_filtered = []
for stock in stocks:
close_prices = get_bars(stock, 31, '15m', fields=['close'])['close']
macd, signal, hist = talib.MACD(close_prices, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd[-1] <= 0:
continue
if macd[-1] <= signal[-1]:
continue
if macd[-1] - macd[-2] >= 0:
continue
stock_filtered.append(stock)
return stock_filtered[:g.stock_num]
## 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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