振幅大于1、15分钟周期MACD绿柱变短、至少5根均线重合的

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、至少5根均线重合的股票。

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走势即将发生变化，至少5根均线重合代表股价具有较强的支撑。结合以上条件进行选股，可以选择波动性较大、走势即将改变，且股价具有较强的支撑的标的。

有何风险？

过度依赖均线重合可能会忽略其他重要的技术指标，同时均线的计算方法和时间长度也会影响其准确性。因此，需要结合其他技术指标进行综合分析。

如何优化？

可以加入其他技术分析指标如KDJ、OBV等来筛选高质量标的。同时，需要根据不同的股票池和行情进行调整和优化选股条件，例如可以增加对成交量和换手率的限制等。

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、至少5根均线重合，并且结合其他技术分析指标综合筛选标的。

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)

至少5根均线重合：IF(CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) AND CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,20)) AND CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,30)) AND CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,60)) AND CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,120)), 1, 0)

综合筛选结果：IF(A AND B AND C AND …, 1, 0)

python代码参考

import tushare as ts
from talib import abstract
from functools import reduce

# 筛选符合条件的股票
selected_codes = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
    df = ts.get_hist_data(code, start='2022-01-01', end='2022-03-31')
    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())
    ma_close_5 = abstract.MA(df, 5)
    ma_close_10 = abstract.MA(df, 10)
    ma_close_20 = abstract.MA(df, 20)
    ma_close_30 = abstract.MA(df, 30)
    ma_close_60 = abstract.MA(df, 60)
    ma_close_120 = abstract.MA(df, 120)
    ma_cross = (ma_close_5 > ma_close_10) & (ma_close_5 > ma_close_20) & (ma_close_5 > ma_close_30) & (ma_close_5 > ma_close_60) & (ma_close_5 > ma_close_120)
    if amp.any() and macd_short.any() and ma_cross.any():
        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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