选取振幅大于1、MACD零轴以上、2021年营收/2018年

选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。

选股逻辑分析

选股逻辑主要在于关注股票的技术指标和财务状况。通过振幅大于1和MACD零轴以上的条件筛选出技术面较强的股票，同时通过营收比较的方式评估股票的业绩增长情况，筛选出营收增长较好的股票。

有何风险？

过于依赖营收数据，也没有考虑股票所处行业趋势及基本面等因素，存在选出低业绩增长行业的可能，同时营收增长数据可能被公司通过各种手段进行优化。

如何优化？

除了财务状况和技术面指标外，可以加入股票的基本面和行业趋势其它因素，以综合的方式来制定选股策略。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。

同花顺指标公式代码参考

• 振幅：ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100)>1
• MACD零轴以上：CROSS(MACD(12,26,9),0)>0
• 营收比较：(LYYS-YYYS)/LYYS>0.1
  • LYYS：上年营收，取通达信财务数据LYYS
  • YYYS：本年营收，取通达信财务数据YYYS

选取股票代码：

• SELECTED: VAR1 AND VAR2 AND VAR3;

python代码参考

import tushare as ts
import talib

def get_filter():
    # 获取MACD指标
    df = ts.get_stock_basics()
    macd = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

    # 获取振幅大于1
    mask1 = abs(df['high'] - df['low']) / df['open'] > 0.01

    # 获取MACD零轴以上
    mask2 = macd[2] > 0

    # 获取营收比较
    mask3 = (df['nprg']/100 + 1) / (df['nprg'].shift(3)/100 + 1) > 1.1

    # 综合mask并排序
    mask = [code for code in mask1.index.values if (code in mask2.index.values) and (code in mask3.index.values)]
    mask = sorted(mask, key=lambda x: df.loc[x, 'turnover'], reverse=True)

    return mask

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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