振幅大于1、MACD零轴以上、买一量大于卖一量 问财策略

选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、买一量大于卖一量的股票。

选股逻辑分析

通过振幅大于1、MACD零轴以上来筛选技术面较强的股票，同时通过买一量大于卖一量的条件找到市场买盘相对较强的股票。该逻辑主要通过技术面指标和交易量指标实现选股。

有何风险？

买卖档口的数据可能存在虚假数据或者异常数据，选股逻辑可能选出实际上并不具备强劲需求的股票，从而导致选股不够准确。

如何优化？

除了考虑技术面指标和交易量指标外，还可以结合基本面分析、市场环境等因素来筛选股票，增加选股的准确性。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上、买一量大于卖一量的股票。

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
• 买卖档口：BIDVOLUME(0)>ASKVOLUME(0)

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MACD指标和振幅指标
    df = ts.get_k_data('hs300', start='20210101', index=True)
    macd, signal, hist = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    amplitude = abs(df['high'] - df['low']) / df['open']

    # 获取买卖盘数据
    df_bs = ts.get_today_ticks('000001')
    bid_vol = sum(df_bs['bid_vol'])
    ask_vol = sum(df_bs['ask_vol'])

    # 选出符合条件的股票代码
    mask = [code for code in df.index.values if (bid_vol > ask_vol) and (code in macd.index.values) and (code in amplitude.index.values)]
    mask = sorted(mask, key=lambda x: macd.loc[x, 'hist'], 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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