问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、信号周期为15分钟的MACD绿柱变短、近25个交易日中至少1个交易日的涨幅大于等于10%的股票中，选择作为股票池。
选股逻辑分析
该选股策略在原有基础上新增了涨幅条件，可以更加关注近期市场表现较好的个股。但同时仍然依靠RSI和MACD等技术指标，存在一定的局限性。
有何风险？
该选股策略忽略了一些重要的财务指标，如市盈率、净资产收益率等。此外，通过单一交易日涨幅来判断股票表现，可能存在一定程度上的数据异常。
如何优化？
-
可以加入其他技术指标，如KDJ、BOLL等，形成多指标综合筛选，提高选股的可靠性。
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可以加入更多的财务指标，如市净率、股息率等，对整体财务状况进行更加全面的分析。
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可以考虑结合基本面和技术面，通过分析公司业绩和市场表现来进行选股，提高选股的精度。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、信号周期为15分钟的MACD绿柱变短、近25个交易日中至少1个交易日的涨幅大于等于10%的股票中，选择作为股票池。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：
通达信指标公式：RSI(CLOSE,N)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,N)
- MACD指标：
通达信指标公式：MACD(CLOSE,SHORT,LONG,M)
同花顺指标公式：MACD(CLOSE,SHORT,LONG,M)
- 最高价和最低价之差：
通达信指标公式：HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N)
同花顺指标公式：REF(HHV(HIGH,N),1)-REF(LLV(LOW,N),1)
其中N是交易日数量。
python代码参考
以下是基于该选股策略编写的Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
# 判断RSI、MACD和涨幅条件
rsi_threshold = 65
hist_data = ts.get_k_data(stock, ktype='D', end=ts.get_today_date(), autype='qfq')
if hist_data is None or hist_data.empty or len(hist_data) < 14:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] >= rsi_threshold:
continue
hist_data = ts.get_k_data(stock, ktype='15', end=ts.get_today_date(), autype='qfq')
if hist_data is None or hist_data.empty or len(hist_data) < 30:
continue
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(hist_data['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd is None or macdsignal is None or macdhist is None or macdhist[-1] > macdhist[-2]:
continue
h_l_diff = talib.MAX(hist_data['high'].values, timeperiod=25) - talib.MIN(hist_data['low'].values, timeperiod=25)
h_l_diff = h_l_diff[-2]
if hist_data['close'][-2] / hist_data['prev_close'][-1] - 1 >= 0.1 and h_l_diff > 0:
res.append(stock)
except Exception as e:
print(e)
continue
return res
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
## 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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