问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、圆弧形、MACD零轴以上的股票。
选股逻辑分析
- 振幅、圆弧形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。
- 引入MACD指标，提高了选股策略的可靠性。
- MACD零轴以上意味着趋势向上，符合短期操作的需求。
有何风险？
- 策略逻辑相对单一，容易出现选中垃圾股票的情况。
- MACD指标的可靠性有待验证。
- 不考虑股票的基本面，存在操作风险。
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。
- 结合资金流向等其他因素进行综合考虑，提高选股策略的可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、圆弧形、MACD零轴以上的股票。
同花顺指标公式代码参考
(HIGH-LOW)/OPEN >= 0.01 AND
((CLOSE/MA(CLOSE, 5)) > 1.02 OR (CLOSE/MA(CLOSE, 5)) < 0.98) AND
MACD(12, 26, 9) > 0 AND
VOL > MA(VOL, 5)
python代码参考
import akshare as ak
import talib
def select():
data = ak.stock_zh_a_daily_sina(symbol='sh000001', adjust='qfq')
selected = []
for code in data['symbol'].unique():
code_data = data[data['symbol']==code]
if (code_data['high']-code_data['low'])/code_data['open'] >= 0.01 \
and (code_data['close'].rolling(window=5).mean()/code_data['close']).iloc[-1] > 1.02 \
or (code_data['close'].rolling(window=5).mean()/code_data['close']).iloc[-1] < 0.98 \
and talib.MACD(code_data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[2].iloc[-1] > 0 \
and code_data['volume'].iloc[-1] > code_data['volume'].rolling(window=5).mean().iloc[-1]:
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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