问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，前25天至少有1次涨停，前天MACD小于0的股票进入待投资池。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较大，可能存在较大涨幅和收益；
- 前25天至少有1次涨停代表市场对该股票认可度较高，市场情绪可能较好；
- 前天MACD小于0时，显示该股票短期内可能存在抛压，价格上涨的空间可能会减小。
有何风险？
- MACD等指标可能存在滞后性，不能完全预测未来走势；
- 涨停有可能不是真实市场情况，存在投机成分。
如何优化？
- 与其他财务和技术指标相结合，如市净率、市盈率、RSI、KDJ等，进行相互验证和筛选，以增加选股的准确性和操作的稳定性；
- 适当增加选股条件，降低投资风险，例如增加股票的市值或行业分类条件。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停，前天MACD小于0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;
//前25天至少有1次涨停
COND2:=REF(HIGH=LOW AND HIGH/REF(CLOSE,1)>1.097, COUNT-1)>(COUNT-25);
//前天MACD小于0
COND3:=REF(DIF,2)<0;
//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
def get_trade_data(stock_code):
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
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", "市盈率":"PE", "市净率":"PB", "RSI":"RSI", "MACD":"DIF"}, inplace=True)
stock_df['date'] = pd.to_datetime(stock_df['date'])
# 振幅大于1
cond1 = (stock_df['high'] - stock_df['low']) / stock_df['low'] > 0.01
# 前25天至少有1次涨停
cond2 = (stock_df['high'] == stock_df['low']) & (stock_df['high'] / stock_df['close'].shift(1) > 1.097)
cond2 = cond2.rolling(window=25, min_periods=1).sum() >= 1
# 前天MACD小于0
cond3 = stock_df['DIF'].shift(2) < 0
# 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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