(supermind)振幅大于1、60开头的股票、前天macd＜0_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，前天的MACD指标小于0。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高，有大的盈利潜力。
2. 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
3. MACD指标是一种技术分析工具，通过分析短期和长期移动平均线差异的变化，用于判断趋势的反转和确认。
4. 选股策略通过结合振幅和MACD指标，旨在捕获波动较大、中短期可能有反转趋势的股票。

有何风险？

1. MACD指标有一定的滞后性，可能存在信号提供滞后于实际市场变化的情况。
2. 大波动性也意味着更高的风险，需要注意资金管理和风险控制。

如何优化？

1. 可以结合其他技术指标或基本面分析对选股策略进行综合判断，提高择时能力。
2. 可以适当考虑减少波动较大的股票，更加注重风险控制。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，前天的MACD指标小于0，近期资金流入较多的股票优先。

同花顺指标公式代码参考

//选股逻辑为振幅大于1,60开头的股票,前天MACD＜0
MA1:=SMA(CLOSE,SHORT);
MA2:=SMA(CLOSE,LONG);
DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:=EMA(DIF,MID);
MACD:(DIF-DEA)*2, COLORSTICK;
VAR1:=LEFT(CODE, 2) = '60';
VAR2:=EVERY(MACD(12,26,9) < 0, 3);
VAR3:=EVERY(MACD(12,26,9) > 0, 3);
RESULT:=VAR1 AND VAR2 AND NOT(VAR3);
SORTFIELD:=VARD;
SIGNAL:=SORTBY(SORTFIELD, 0, RESULT);

Python代码参考

import akshare as ak
import pandas as pd
import talib

def select(df):
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
    df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
    df['macd'] = talib.MACD(df['收盘价'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[0]
    df = df[df['macd'].shift(2) < 0]
    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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