(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、前天macd＜0_

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1、开盘价在十日线左右、前天MACD小于0的股票为投资组合。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票有较大的波动，提供高回报的机会；
2. 开盘价在十日线左右符合价值投资选股的基本逻辑；
3. 前天MACD小于0则表明当前股票已经有下跌趋势，有可能出现超卖现象，提高买入机会。
4. 综合上述因素可以筛选出具有较好的短期投资机会的标的。

有何风险？

1. 筛选条件过于片面，无法全面反映标的的投资价值；
2. 在反复震荡、横盘行情中效果不如预期；
3. 过于依赖技术分析指标，忽略基本面变化等风险因素，导致错误决策。

如何优化？

1. 可适度调整筛选条件；如可振幅大于2、考虑其他移动平均线；
2. 结合其他投资分析工具，如股票排名、资金流向等，综合评价标的的投资价值；
3. 尽量避免盲目追涨杀跌，要注重风控和分散投资，合理分配仓位和资金。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、开盘价在十日线左右、前天MACD小于0的股票为投资组合。

同花顺指标公式代码参考

//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
//开盘价在十日线左右
MA10:MA(CLOSE,10);
COND2:=(OPEN>MA10*0.98) AND (OPEN<MA10*1.02);
//前天MACD小于0
DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:=EMA(DIF,M);
MACD:DIF-DEA;
COND3:=(MACD[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 talib

def select(df):
    # 振幅、10日均线
    cond1 = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
    ma10 = df['close'].rolling(window=10).mean()
    cond2 = (df['open'] > ma10 * 0.98) & (df['open'] < ma10 * 1.02)
    # 前天MACD小于0
    dif, dea, macd = talib.MACD(df['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    cond3 = macd[-3] < 0
    basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
    df = df.loc[basic_cond].reset_index()
    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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