问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，15分钟周期MACD绿柱变短。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表示该股票波动较大，市场情绪波动可以带来更高的盈利潜力。
- 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出具有一定涨幅但未涨过度的股票，具有较好的风险收益特点。
- MACD指标能够反映短期市场的趋势和震荡，选取绿柱变短的股票可以判断短期下跌趋势可能得以缓解。
有何风险？
- MACD指标的延迟性可能会导致错过股票的走势。
- 只选取15分钟周期的MACD指标有待考量，需要综合考虑不同周期指标的变化情况。
如何优化？
- 可以结合其他技术指标如RSI、KDJ等指标，综合判断股票的走势和趋势。
- 可以考虑不同周期的MACD指标，如1日、4日、30日等周期，综合考虑不同时间段的走势和趋势。
- 可以结合量化仓位管理，通过控制仓位比例实现风险控制。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，15分钟周期MACD绿柱变短。
同花顺指标公式代码参考
MACD(CLOSE, 12, 26, 9);
DIF = EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26);
DEA = EMA(DIF, 9);
BAR = 2*(DIF-DEA);
GREEN_BAR_SHORT = EVERY(BAR < BAR[1], 30);
RESULT = GREEN_BAR_SHORT;
SORTFIELD = C;
SIGNAL = SORTBY(SORTFIELD, 0, RESULT);
Python代码参考
import akshare as ak
import talib
import pandas as pd
def select(df):
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
close = df['收盘价'].values
dif, dea, bar = talib.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['绿柱变短'] = bar < bar.shift(1)
df = df[df['绿柱变短']]
df = df.sort_values(by='委差', ascending=False)
return df
## 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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