问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为:RSI小于65、MACD零轴以上、30日平均线向上。该选股策略基于技术面指标和价格走势进行分析,选取了市场表现优异、并且存在明显买入机会的标的。
选股逻辑分析
该选股策略基于以下因素:
- RSI指标反映市场情绪,RSI小于65表示市场情绪相对平稳;
- MACD指标反映市场走势,MACD零轴以上意味着市场可能处于上涨趋势;
- 30日平均线向上,表示股票价格走势向上,有望有进一步上涨空间。
该选股逻辑主要考虑市场情绪和趋势方向,选取市场情绪相对平静且具有上涨趋势的标的。
有何风险?
该选股策略可能存在以下风险:
- 该策略缺少基本面考量,忽略了公司基本面变化对股票价格的影响;
- 该选股策略过于依赖单一的技术分析指标,无法全面反映市场情况,且难以准确预测未来市场趋势;
- 选股条件相对简单,可能面临大量投资者追捧导致超买压力。
如何优化?
为提高该选股策略的准确性和有效性,可以考虑以下因素:
- 引入基本面指标和多因子选股模型,全面、系统评估股票的投资价值和风险;
- 综合考虑技术型指标和基本面指标,动态调整选股策略,及时跟踪市场趋势和公司业绩变化;
- 建立合理的风控机制,增加股票买入期限、限制资金投入等方式来降低风险。
最终的选股逻辑
选股条件为RSI小于65、MACD零轴以上、30日平均线向上。该选股策略综合考虑市场情绪和趋势方向,选取市场情绪相对平静且具有上涨趋势的标的。
以下是同花顺指标公式:
- RSI指标:RSI(14);
- MACD指标:DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);DEA:=EMA(DIF,9);MACD:=(DIF-DEA)*2;
- 30日均线向上:MA(CLOSE,30)>REF(MA(CLOSE,30),1)
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股逻辑:
import tushare as ts
# 定义选股条件
def condition(stock):
# RSI小于65
rsi = ts.get_k_data(stock, ktype='D')['close'].astype(float).talib('RSI', timeperiod=14)[-1]
if rsi >= 65:
return False
# MACD零轴以上
df_daily = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if df_daily.empty:
return False
dif = df_daily.iloc[-1]['close'].ewm(span=12).mean() - df_daily.iloc[-1]['close'].ewm(span=26).mean()
dea = dif.ewm(span=9).mean()
macd = (dif - dea) * 2
if macd <= 0:
return False
# 30日均线向上
if df_daily.iloc[-1]['close'] < df_daily.iloc[-1]['ma30']:
return False
if df_daily.iloc[-2]['close'] >= df_daily.iloc[-2]['ma30']:
return False
# 主板
stock_info = ts.get_stock_basics()
if (stock_info is None) or (stock not in stock_info.index):
return False
board = stock_info.loc[stock]['area']
if board != '上海' and board != '深圳':
return False
return True
# 获取所有A股股票列表
stocks = ts.get_stock_basics().index.tolist()
selected_stocks = filter(condition, stocks)
# 打印符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]['name'])
同样应结合公司基本面和市场趋势进行综合评估和研判,及时调整选股策略,以求降低风险。
## 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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