(supermind)振幅大于1、昨天3连板、15分钟周期MACD绿柱变短

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1、昨天有3连板、15分钟周期MACD绿柱变短。

选股逻辑分析

该选股策略以振幅、连板和MACD指标为基础，通过监测股票价格的波动以及技术指标的变化来筛选股票。振幅大于1显示出波动性较大，连续3个交易日上涨表明市场热门，MACD绿柱变短则表明信号即将修正。

选择此选股策略的股票，有望获得高风险高回报的投资机会和投资者关注的市场热门。

有何风险？

该选股策略可能存在以下风险：

MACD指标的敏感度和准确性有限，可能存在假信号；
忽略了市场需求和公司基本面等长期因素；
15分钟周期的计算可能忽略了大周期的趋势。

如何优化？

为了降低风险并优化选股策略，可以尝试以下优化：

加入其他技术指标的变化，如KDJ、RSI等，来明确股票变化的趋势和规律；
加入板块的概念和基本面分析，以获得更佳的投资机会；
在不同时期和时间周期上观察股票价格的特征以及技术指标变化，整合多种信息源来评估投资价值。

最终的选股逻辑

根据以上分析和优化，可以得到以下完善的选股逻辑：

挑选振幅大于1，昨天有3连板的股票；
排除科创板股票；
监测15分钟周期MACD绿柱变短，意味着信号即将修正；
结合基本面和资金分析，确认股票的投资价值；
确认股票处于主升趋势中，并且强度较强的情况下，再次筛选潜在投资机会。

同花顺指标公式代码参考

C1: IF((HIGH - LOW >= 1), 1, 0);
C2: IF((LASTDAY(HIGH>LASTDAY(CLOSE,1)) AND LASTDAY(HIGH>LASTDAY(CLOSE,2)) AND LASTDAY(HIGH>LASTDAY(CLOSE,3))), 1, 0);  // 昨日3连板
C3: Ref(MACD(12,26,9),-1) > MACD(12,26,9) AND Ref(MACD(12,26,9),-2) < Ref(MACD(12,26,9),-1);
C4: IF(MARKET != "创业板" AND MARKET != "科创板", 1, 0);
C5: IF(C1 AND C2 AND C3 AND C4, 1, 0);
SELECTOR: C5;
RESULT: SELECTOR;

其中MACD(12,26,9)表示计算12日、26日指数移动平均线和9日对应指数移动平均线的DIF、DEA、MACD值。

python代码参考

import pandas as pd
from tqsdk import TqApi
from tqsdk.ta import MA, MACD

api = TqApi()

klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 15 * 60, data_length=300)
df = pd.DataFrame(klines)

C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1)

def check_limit_up(x):
    return ((x.shift(1) > x.shift(2)) & \
            (x.shift(2) > x.shift(3)) & \
            (x.shift(3) > x.shift(4))).all()

C2 = df.groupby('contract.symbol')['close'].apply(check_limit_up)

dif, dea, macd = MACD(df['close'], 12, 26, 9)
C3 = ((dif.shift(1) > dif) & (dif.shift(2) < dif.shift(1)))

C4 = ((df['market'] != "创业板") & (df['market'] != "科创板"))

selector = (C1 & C2 & C3 & C4).astype(int)
result = df[selector == 1].sort_values('amount', ascending=False).index.tolist()

    ## 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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