选取振幅大于1、MACD零轴以上、10日涨幅大于0小于35的

选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、10日涨幅大于0小于35的股票进行操作。

选股逻辑分析

振幅大于1代表较大的波动性；MACD零轴以上代表有较好的买入信号；10日涨幅大于0小于35表示股票处于适中的上涨状态。

有何风险？

可能会忽略一些良好的公司，而仅因为它们的股价涨幅超出了设定的范围而错过购买它们的机会。同时，该策略并未考虑交易量的影响，也未加入风险管理措施。

如何优化？

除了考虑股价涨幅，还可以考虑其他好的指标，如财务数据、市场竞争等等，并注重对风险的管控。同时，将交易量、市值等指标作为筛选条件。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、10日涨幅大于0小于35的股票进行操作。

同花顺指标公式代码参考

• 振幅大于1：ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))/100>1
• MACD零轴以上：CROSS(MACD(12,26,9),0)>0
• 10日涨幅大于0小于35：((CLOSE-REF(CLOSE,10))/REF(CLOSE,10)>0)*((CLOSE-REF(CLOSE,10))/REF(CLOSE,10)<0.35)

python代码参考

import tushare as ts

def get_filter():
  # 获取股票列表
  stock_list = ts.get_stock_basics()
  # 获取技术指标数据
  tech_data = ts.get_k_data(stock_list.index.values.tolist())
  
  # 根据条件筛选股票
  tech_mask = (ABS((tech_data['high'] - tech_data['low']) / REF(tech_data['close'], 1)) / 100 > 1) & (CROSS(MACD(tech_data, 12, 26, 9), 0) > 0) & (((tech_data['close'] - REF(tech_data['close'], 10)) / REF(tech_data['close'], 10) > 0) & ((tech_data['close'] - REF(tech_data['close'], 10)) / REF(tech_data['close'], 10) < 0.35))

  codes = tech_mask.index.values.tolist()

  return 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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