问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、圆弧形、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以筛选出成交活跃但不过度的股票，符合短期操作的需求。
- 圆弧形可以筛选出相对于均线波动比较缓和的股票，符合短期操作的需求。
- 15分钟周期MACD绿柱变短可以筛选出中短期的趋势变化，符合短期操作的需求。
有何风险？
- 选股逻辑相对单一，容易出现选中垃圾股票的情况。
- 不考虑股票的基本面，存在操作风险。
- 15分钟周期MACD变化可能受到市场短期波动的影响，选股结果可能产生大量信号。
如何优化？
- 引入更多的技术指标如KDJ等，提高选股策略的可靠性。
- 根据不同股票的基本面加入筛选条件，提高选股策略的可靠性。
- 加入其他技术指标如RSI、布林带等，减少误判率。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、圆弧形、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
同花顺指标公式代码参考
(DIF_15 - DEA_15) < (DIF_15.shift() - DEA_15.shift()) AND MACD_15 < MACD_15.shift() AND
(HIGH_15 - LOW_15) / OPEN_15 >= 0.01 AND ABS(((2 * CLOSE_15 + HIGH_15 + LOW_15) / 4 - MAX(REF(MA(CLOSE_15, 5), 1), REF(MA(CLOSE_15, 20), 1)))) / MAX(REF(MA(CLOSE_15, 5), 1), REF(MA(CLOSE_15, 20), 1)) <= 0.1 AND
NOT (MARKETTYPE = 5) AND
((C > O AND VOL > 0) OR (C < O AND VOL > 0)) AND
VOL > 0
其中NOT (MARKETTYPE = 5)表示排除科创板股票，C表示收盘价，O表示开盘价，VOL表示成交量，15代表15分钟周期。
python代码参考
import akshare as ak
import talib
def select():
data = ak.stock_zh_a_minute_sina(symbol='sh000001', period='15', adjust='qfq')
selected = []
for code in data['symbol'].unique():
code_data = data[data['symbol']==code]
dif, dea, macd = talib.MACD(code_data['close'])
if (dif-dea).iloc[-1]<(dif-dea).shift().iloc[-1] and macd.iloc[-1]<macd.shift().iloc[-1] \
and (code_data['high']-code_data['low'])/code_data['open'].iloc[-1]>=0.01 \
and abs(((2*code_data['close'].iloc[-1]+code_data['high'].iloc[-1]+code_data['low'].iloc[-1])/4-talib.MAX(code_data['close'].rolling(window=5).mean().shift(), code_data['close'].rolling(window=20).mean().shift())).iloc[-1]) \
/talib.MAX(code_data['close'].rolling(window=5).mean().shift(), code_data['close'].rolling(window=20).mean().shift()).iloc[-1] \
<= 0.1 and code_data['market_type'].iloc[-1]!=5:
selected.append(code)
return selected
## 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？
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