问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、昨天出现在龙虎榜上、前天的MACD指标小于0的股票。该策略选股关键在于选择波动较大、市场情绪好的股票，同时结合技术指标判断股票的中长期走势。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大；
- 昨天出现在龙虎榜上意味着市场情绪好，具有较高的炒作潜力；
- MACD指标是一种中长期技术指标，当MACD小于0时，说明股票处于下跌趋势。
有何风险？
- 选股条件过于单一，可能会忽略掉其他重要的因素；
- MACD指标只考虑了价格的走势，忽略了其他因素的影响。
如何优化？
- 可以综合考虑其他技术指标，如KDJ、RSI等指标，以判断股票的走势；
- 选股条件需定期更新与调整，以适应市场情况。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、昨天出现在龙虎榜上、前天的MACD指标小于0的股票。该策略选股关键在于选择波动较大、市场情绪好的股票，同时结合技术指标判断股票的中长期走势。
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)
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell'], 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb > 0, 1, 0)
# 判断前天MACD小于0
DIF, DEM, MACD = MACD()
yesterday_macd = REF(MACD, 1)
before_yesterday_macd = REF(MACD, 2)
picks_macd = IF(before_yesterday_macd < 0, 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_macd
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())
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008', fields='ts_code')
yesterday_lhb = set(lhb_data['ts_code'].tolist())
# 判断前天MACD小于0
from talib import MACD
df['DIF'], df['DEM'], df['MACD'] = MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
before_yesterday_macd = df['MACD'].shift(2)
df['picks_macd'] = before_yesterday_macd.apply(lambda x: True if x < 0 else False)
picks_macd = set(df[df['picks_macd']]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_macd)
# 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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