问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、15分钟周期MACD绿柱变短。该策略旨在寻找短期内波动较大、处于调整期、且显示出短期下跌趋势的股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大；
- 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
- 15分钟周期MACD绿柱变短说明股票可能已经失去一部分下跌动能，可以适当考虑买入。
有何风险？
- 仅选取振幅大、处于调整期且绿柱变短的股票，有可能忽略了其他技术面和基本面因素；
- 短期内下跌趋势不一定代表长期下跌，错过了买入时机可能会导致策略的失败。
如何优化？
- 可以结合其他技术面和基本面因素，如市盈率、市净率等指标，进一步筛选符合条件的股票；
- 可以在绿柱变短的基础上进一步考虑交叉点、柱子长度等因素，对买入点进行进一步优化。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、15分钟周期MACD绿柱变短。该策略旨在寻找短期内波动较大、处于调整期、且显示出短期下跌趋势的股票。
同花顺指标公式代码参考
# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)
# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = MA(CLOSE, 10)
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10*0.95) & (OPEN < ma10*1.05), 1, 0)
# 计算MACD
DIF, DEA, MACD = MACD(CLOSE, 12, 26, 9)
GREEN_BAR_CHANGE_RATE = (DIFF - DEA) / DEA
picks_green_bar_change_rate = IF(GREEN_BAR_CHANGE_RATE[-1] < GREEN_BAR_CHANGE_RATE[-2], 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_green_bar_change_rate
picks_final = SortBy(picks, CLOSE, descending=True)
# 输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)
python代码参考
# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())
# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
df['picks_ma10'] = ((df['open'] > ma10*0.95) & (df['open'] < ma10*1.05)).apply(lambda x: True if x else False)
picks_ma10 = set(df[df['picks_ma10']]['ts_code'].tolist())
# 计算MACD
dif, dea, macd = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
green_bar_change_rate = (dif - dea) / dea
df['picks_green_bar_change_rate'] = (green_bar_change_rate.shift(1) > green_bar_change_rate).apply(lambda x: True if x else False)
picks_green_bar_change_rate = set(df[df['picks_green_bar_change_rate']]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_green_bar_change_rate
# 输出选股结果
print(picks)
## 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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