(iwencai选股策略)近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10_、买一量_卖一量、m

用户头像神盾局量子研究部
2023-09-01 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑:MACD指标零轴以上、买一量大于卖一量、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。通过综合考虑技术指标和市场情况,筛选出MACD指标表现良好、买盘持续占优、近期涨幅大、市场表现强势的优质股票。

选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。分析以上的选股逻辑(每个逻辑以 , 进行分隔) ,分析选股的逻辑(放入标题为 ## 选股逻辑分析 的段落),有什么风险?(放入标题为 ## 有何风险? 的段落)如何优化?(放入标题为 ## 如何优化? 的段落)并最终给出完善选股逻辑(放入标题为 ## 最终的选股逻辑 的段落),请用Markdown格式。

选股逻辑分析

该选股策略从技术面和市场角度进行综合评判,侧重选出MACD指标表现良好、买盘持续占优、近期涨幅大、市场表现强势的优质股票。其中,MACD指标的零轴以上可以排除MACD指标表现不足的个股,买一量大于卖一量可以表明买盘持续占优,而借助近25个交易日涨幅大于等于10%的股票,可以挖掘出市场强势板块和热门个股,抓住短期增长机会,提高投资回报率。

有何风险?

以下是该选股策略可能存在的一些风险:

  1. 短期涨幅大的股票存在回调和调整风险,可能出现不可控损失;
  2. 技术指标和市场数据变化可能会对选股结果造成一定影响;
  3. 忽略了公司的基本面和行业趋势等因素,有可能忽略了一些重要信息。

如何优化?

以下是一些优化建议:

  1. 根据自身的风险偏好和收益目标等情况,调整选股策略中的指标参数,充分发挥技术指标筛选效果;
  2. 除技术指标和市场表现之外,还应该考虑公司的基本面、行业趋势等因素,并建立有效的评判模型来综合判断;
  3. 定期检查和修正选股逻辑中使用的指标和参数,以适应不同的市场环境。

最终的选股逻辑

选股策略:MACD指标零轴以上、买一量大于卖一量、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。该策略从技术面和市场角度综合评判,选出MACD指标表现良好、买盘持续优势、近期涨幅大、市场表现强势的优质股票,以追踪热门板块、挖掘强势个股、获取短期盈利机会。

同花顺指标公式代码参考

  • MACD指标:MACD(12,26,9)

Python代码参考

from jqdata import *

def initialize(context):
    set_benchmark('000300.XSHG')
    set_option('use_real_price', True)  # 使用实时价格
    run_daily(before_market_open, time='before_open', reference_security='000001.XSHG')

def before_market_open(context):
    selected_stocks = []
    for security in get_all_securities(types=['stock']).index:
        try:
            industry_code = get_industry(security).iloc[0]['zjw']
            if industry_code != 'J66':
                continue
        except:
            continue
        current_macd = get_macd(security, check_date=None, count=1, unit='d')
        if not (current_macd.diff > 0 and tick_data.b1_v > tick_data.s1_v and is_rising(security, count=25, unit='1d', include_now=False, percent=10)):
            continue
        selected_stocks.append(security)
    trade(selected_stocks)

def trade(selected):
    position_count = len(selected)
    if position_count == 0:
        return
    stock_value = context.portfolio.total_value / (position_count + 1)

    for stock in selected:
        if stock in context.portfolio.positions:
            # 调仓
            order_target_value(stock, stock_value)
        else:
            # 开仓
            order_value(stock, stock_value)

def handle_data(context, data):
    pass
    ## 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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