问财量化振幅大于1#15分钟周期MACD绿柱变短 DEA上涨

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、DEA上涨。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要侧重于短线交易，通过技术面指标来筛选股票。振幅大于1可以找到具有足够波动性的股票，MACD绿柱变短的情况可以反映出股票的走势可能即将发生变化，同时DEA上涨可以表明股票处于上涨趋势中，有投资价值。

有何风险？

该选股逻辑还存在以下风险：1）振幅大的股票容易受到市场情绪和资金的影响，涨跌不稳定；2）MACD绿柱变短并不一定就意味着即将出现反转，需结合其他指标进行判断；3）DEA上涨不能保证股票会一直处于上涨趋势中，可能会受到市场变化的影响。因此，选择此类投资策略时，需加强风险控制，注意投资的时间和点位。

如何优化？

优化方案可考虑增加其他技术面指标，如RSI、KDJ等，结合基本面指标进行综合筛选，帮助确定清晰的进出场信号。同时，可增加自适应参数，根据不同的市场情况和个股特点，调整筛选条件，提高投资成功率。

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、DEA上涨。

同花顺指标公式代码参考

振幅大于1：IF(AMP > 1,1,0)

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

DEA上涨：IF(EMA(CLOSE,SHORT) > EMA(CLOSE,SHORT*2) AND EMA(CLOSE,SHORT*2) > EMA(CLOSE,SHORT*4),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

# 获取所有股票数据
df_all = ts.get_today_all()

# 挑选符合条件的股票
df_filted_by_amp = df_all[df_all['turnoverratio'] > 1]

df_k_data = ts.get_k_data('000001', '15')
df_k_data['MACD'], _, df_k_data['MACD_Hist'] = abstract.MACD(df_k_data, timeperiod_fast=12, timeperiod_slow=26, timeperiod_signal=9)
df_filtered_1 = df_filted_by_amp.merge(df_k_data[['date', 'MACD_Hist']], on='date', how='inner')
df_filtered_1['short_macd'] = (df_filtered_1['MACD_Hist'] < 0) & (df_filtered_1['MACD_Hist'] > df_filtered_1['MACD_Hist'].shift())

df_close = ts.get_k_data('000001', '15', index=True)[['date', 'close']]
df_dea = pd.DataFrame()
short = 12
for i in range(len(df_close)):
    if i < short - 1:
        dea = 0
    elif i == short - 1:
        dea = df_close['close'][0:short].mean()
    else:
        dea = (2 * df_close['close'][i] + (short - 1) * df_dea['DEA'][i - 1]) / (short + 1)
    df_dea = df_dea.append({'date': df_close['date'][i], 'DEA': dea}, ignore_index=True)
df_filtered_1 = df_filtered_1.merge(df_dea[['date', 'DEA']], on='date', how='inner')
df_filtered_1['dea_up'] = (df_filtered_1['DEA'] > df_filtered_1['DEA'].shift())

df_filtered_2 = df_filtered_1.sort_values(by=['amount'], ascending=False)

# 输出结果
df_final = df_filtered_2[['code', 'name', 'trade', 'changepercent', 'open', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]

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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