(supermind)振幅大于1、2021年、15分钟周期MACD绿柱变短_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、2021年、15分钟周期MACD绿柱变短进入待投资池。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高，有较大的涨幅和收益的可能；
2. 2021年作为选股时间段，可以分析市场趋势等信息；
3. 15分钟周期下MACD绿柱变短，代表买入力量减弱，该股票可能面临调整。

有何风险？

1. MACD绿柱变短的情况只能代表短期趋势，可能引发选股的不准确性；
2. 忽略了公司基本面等因素，只考虑技术面选股，风险较大。

如何优化？

1. 结合其他技术指标，如均线、KDJ等，进行综合选股策略；
2. 引入基本面分析，寻找具备潜力的股票；
3. 调整时间周期和技术指标参数，根据市场情况进行优化。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、2021年、15分钟周期下MACD绿柱变短的股票进入待投资池。

同花顺指标公式代码参考

//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
//2021年
COND2:=YEAR=2021;
//MACD绿柱变短
DIF:=REF(EMA(CLOSE, 12), 1)-REF(EMA(CLOSE, 26),1);
DEA:=EMA(DIF, 9);
MACD:=2*(DIF-DEA);
COND3:=SUB>REF(SUB, 1) AND REF(SUB, 1) < REF(SUB, 2);
//综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);

Python代码参考

import pandas as pd
import akshare as ak
from talib import abstract

def get_trade_data(stock_code):
    stock_df = ak.stock_zh_a_minute(symbol=stock_code, period='15')
    stock_df.rename(columns={"成交额":"amount","成交量":"volume","收盘价":"close","开盘价":"open","股票代码":"symbol","日期":"date","涨跌幅":"pct_change", "最高价":"high", "最低价":"low", "换手率":"turnover", "市盈率":"PE", "市净率":"PB", "板块名称":"boardname"}, inplace=True)
    stock_df['date'] = pd.to_datetime(stock_df['date'])
    macd = abstract.MACD(stock_df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    stock_df['macd'] = macd['macdhist']
    stock_df['macd_shift'] = stock_df['macd'].shift(1)
    # 振幅大于1
    cond1 = (stock_df['high'] - stock_df['low']) / stock_df['low'] > 0.01
    # 2021年
    cond2 = stock_df['date'].dt.year == 2021
    # MACD绿柱变短
    cond3 = (stock_df['macd'] > stock_df['macd_shift']) & (stock_df['macd_shift'] < stock_df['macd_shift'].shift(1))
    # 综合条件
    basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
    df = stock_df.loc[basic_cond].sort_values('close', ascending=False).reset_index(drop=True)
    return df

def select(df):
    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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