问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停，周线MACD在零轴之上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，容易有较大的涨幅和收益；
- 前25天至少有1次涨停代表市场对该股票认可度高，市场情绪较好；
- 周线MACD在零轴之上表明股价处于多头市场，有上涨可能。
有何风险？
- 基于技术面和历史数据的选股方法可能忽略了公司基本面的影响；
- 该选股逻辑不考虑市场整体的走势，如果市场整体下跌，则不一定适用；
- MACD指标存在滞后性，可能会错过部分上涨机会；
- 指数类股票在牛市时往往表现较好，但牛市行情过后，可能面临回调的风险。
如何优化？
- 结合基本面指标如财报、行业板块等，评估公司质量优劣；
- 考虑市场整体走势，选择在整体行情好的时候投资；
- 综合考虑多个技术指标，如RSI等，避免单一指标滞后导致错过机会；
- 对选股结果进行风险控制，如分散投资等措施。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、前25天至少有1次涨停、周线MACD在零轴之上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:=BARSSINCE(HIGH=REF(MAX(HIGH,1),1))/COUNT>=1
AND (BARSSINCE(CLOSE=REF(MAX(HIGH,1),1))/COUNT>COUNT-25);
// 周线MACD在零轴之上
COND3:=WEEKLY(MACD()>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
from datetime import datetime, timedelta
from talib import abstract
def get_trade_data(stock_code):
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
stock_df.rename(columns={"日期":"date","开盘":"open","最高":"high","最低":"low","收盘":"close","成交量":"volume","成交额":"amount", "竞买价": "bid", "竞卖价": "ask", "竞买量":"bid_volume", "竞卖量":"ask_volume"}, inplace=True)
stock_df.sort_values("date", ascending=True, inplace=True)
# 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)
# 周线MACD在零轴之上
macd, signal, hist = abstract.MACD(stock_df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
cond3 = (macd.iloc[-1] > 0) & (signal.iloc[-1] > 0)
# 综合条件
basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
df = stock_df.loc[basic_cond].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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