选取振幅大于1、MACD零轴以上、竞价主力净买大于0的股票

选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、竞价主力净买大于0的股票。

选股逻辑分析

振幅适中，MACD指标可以更好地反映出股票的走势，而竞价主力净买可以反映市场的买卖情况。

有何风险？

只考虑了技术指标因素、市场情绪等因素，未考虑公司基本面等其他因素，可能会带来较大的风险。

如何优化？

可以引入更多因素作为筛选条件，比如公司财务状况、行业前景等。同时，可以将不同因素加权处理，提高选股策略的综合性。对于竞价主力净买的选择，可以结合其他指标进行综合考虑。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、竞价主力净买大于0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
• 竞价主力净买大于0：JBXJL(JM,JN)/10000>0

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():
  # 获取股票数据
  df = ts.get_today_all()
  
  # 筛选出主板股票
  df = df[df['market'] == 'sh']
  
  # 计算振幅
  amplitude = abs(df['high'] - df['low']) / df['open']

  # 计算MACD指标
  df['MACD'], df['signal'], df['hist'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
  
  # 判断MACD是否零轴以上
  macd_above_zero = df['MACD'] > 0
  
  # 计算竞价主力净买
  jbxjl = (df['b1_v'] - df['s1_v']) * (df['b1_p'] + df['s1_p']) / 2 / 10000
  
  # 判断竞价主力净买是否大于0
  jbxjl_above_zero = jbxjl > 0
  
  # 综合筛选条件
  mask = (amplitude > 0.01) & macd_above_zero & jbxjl_above_zero
  codes = 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。

如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。