选股逻辑
选取振幅大于1、MACD零轴以上、流通市值在50亿-100亿元之间的股票。
选股逻辑分析
振幅适中、MACD走势良好、流通市值适中，可以通过技术分析和基本面分析得出这些股票具备一定的投资价值。
有何风险？
只考虑了单一因素，可能会忽略其他因素对股票涨跌的影响，导致风险大。同时，市值的选择也需要谨慎，市值太小的公司风险较高，市值太大的公司可能会缺乏增长空间。
如何优化？
可以引入更多因素作为筛选条件，如公司财务状况、行业前景等。同时，应该将不同因素加权处理，提高选股策略的综合性。对于市值选择，也应该结合公司规模和增长潜力进行综合考虑。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、MACD零轴以上、流通市值在50亿-100亿元之间的股票。
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
- 流通市值：(CIRC_CAP>=5000000000) AND (CIRC_CAP<=10000000000)
选取股票代码：
- SELECTED: VAR1 AND VAR2 AND VAR3;
python代码参考
import tushare as ts
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
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
# 筛选出流通市值在50亿-100亿元之间的股票
mask = (df['circulating_market_cap'] >= 5000000000) & (df['circulating_market_cap'] <= 10000000000)
# 综合筛选条件
mask = mask & (amplitude > 0.01) & macd_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。
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