问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、前天MACD＜0、20日均线大于120日均线的股票。该选股策略主要是利用技术面指标，选取具有一定投资价值的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑由三个条件组成：振幅大于1、前天MACD＜0、20日均线大于120日均线。主要是利用技术面指标，筛选具有一定投资价值的股票。相较于前一个选股逻辑，该选股策略更注重趋势因素，适用于中长期操作。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
忽略了股票价值和财务数据等因素的影响，选股结果可能存在投资价值欠佳的股票。
-
选股条件较为主观和简单，可能会存在过度拟合的问题，选股结果不具有普遍适用性。
-
忽略了行业和宏观经济因素的影响，选股结果可能存在不稳定性较大的股票。
如何优化？
优化选股策略的建议如下：
-
从股票的价值和财务数据等因素出发，筛选出具有一定投资价值的个股。
-
融入技术面、基本面和行业面等多维度的因素，综合评估股票的投资价值。
-
采用机器学习等方法建立模型，并针对不同市场情况、周期等因素进行动态调整。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、前天MACD＜0、20日均线大于120日均线的股票。综合考虑技术面、基本面和行业面等多维度因素，筛选具有一定投资价值的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信公式：
SELECT * FROM
(
SELECT STOCKCODE,SNAME,AMPLITUDE,MA(CLOSE,20) AS MA20,MA(CLOSE,120) AS MA120,MACD(12,26,9) AS MACD
FROM STOCKBASIC S
LEFT JOIN (
SELECT SYMBOL,SHAREHOLDSUMTOP10
FROM HOLDERDESCRIBE
WHERE REPORTDATE IN (
SELECT ENDDATE AS ENDTRADEDAE
FROM TRADEDATE
WHERE ENDDATE BETWEEN %stime1 AND %stime2
)
) H ON S.STOCKCODE=H.SYMBOL
WHERE AMPLITUDE>1
AND MACD(12,26,9)<REF(MACD(12,26,9),1)
AND MA(CLOSE,20)>MA(CLOSE,120)
AND S.LIST_TYPE IN (1,2,3)
ORDER BY AMPLITUDE DESC
)
python代码参考
from gm.api import *
import talib as ta
import pandas as pd
set_token('your_token_here')
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-08'
# 获取所有A股代码
df_all_codes = get_all_securities(['stock'], '2022-01-01')
symbols_all = df_all_codes.index.tolist()
# 根据选股条件选出符合条件的股票
symbols_selected = []
for symbol in symbols_all:
# 获取股票历史交易数据
df = history(symbol=symbol, frequency='d', start_time=start_date, end_time=end_date,
fields='open,high,low,close,volume')
# 筛选出符合选股条件的股票
if (len(df) < 120):
continue
amplitude = ta.ATR(df, timeperiod=14)
ma20 = ta.MA(df['close'], timeperiod=20)
ma120 = ta.MA(df['close'], timeperiod=120)
macd = ta.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if (amplitude.iloc[-1] > 1 and macd[0][-2] < 0 and ma20.iloc[-1] > ma120.iloc[-1]):
symbols_selected.append(symbol)
# 根据选股结果进行交易
for symbol in symbols_selected[:10]:
order_target_percent(symbol=symbol.replace('XSHE', 'SZSE'), percent=0.1, side=OrderSide_Buy,
order_type=OrderType_Limit, position_effect=PositionEffect_Open,
price=get_last_n_bars(symbol=symbol, window='d', count=1, fields='close')['close'][0])
以上代码是基于选股逻辑为：振幅大于1、前天MACD＜0、20日均线大于120日均线，并考虑了行业和股票基本面的因素。代码中的选股条件可以根据需求进行修改。
## 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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