问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年，同时指定其中三个技术指标同步出现金叉状态的股票。此处同时考虑多个技术指标的变化，以避免单一指标带来的误判。
选股逻辑分析
振幅大于1可以使策略选中的股票拥有一定的市场活跃性和涨跌幅度。上市时间大于一年可以避免选中新股或者价格波动较大的股票。选取三个技术指标同时出现金叉状态可以较全面地把握股票的技术面特征。
有何风险？
本选股策略未考虑公司基本面、行业发展、宏观经济等因素的影响，可能导致选出的股票出现波动性较大或未来业绩无法支撑的情况。同时，多个技术指标同时金叉也可能出现一定误判的情况。
如何优化？
本选股策略可以加入其他指标以进行更全面的技术面分析，如其他均线、MACD指标等。同时，可以考虑加入一些基本面指标进行筛选。对于多个技术指标同时金叉的情况，可以设置容错率以减少误判。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年，同时指定其中三个技术指标同步出现金叉状态的股票。
同花顺指标公式代码参考
三个技术指标同时金叉：
REF(CLOSE,1) < REF(MA(CLOSE,5),1) AND CLOSE > MA(CLOSE,5) AND
REF(MA(CLOSE,5),1) < REF(MA(CLOSE,10),1) AND MA(CLOSE,5) > MA(CLOSE,10) AND
REF(MA(CLOSE,10),1) < REF(MA(CLOSE,20),1) AND MA(CLOSE,10) > MA(CLOSE,20)
python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
if code.startswith("688"):
continue
if not code.startswith("60"):
continue
ma5_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=(datetime.today() - timedelta(days=20)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='ma5')
ma10_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=(datetime.today() - timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='ma10')
ma20_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=(datetime.today() - timedelta(days=60)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='ma20')
quote_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=(datetime.today() - timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='close, pre_close')
if len(ma5_info) == 0 or ma5_info["ma5"].iloc[-1] is None or \
len(ma10_info) == 0 or ma10_info["ma10"].iloc[-1] is None or \
len(ma20_info) == 0 or ma20_info["ma20"].iloc[-1] is None or \
len(quote_info) == 0:
continue
amplitude = abs(quote_info["close"].iloc[-1] - quote_info["pre_close"].iloc[-1]) / quote_info["pre_close"].iloc[-1]
if amplitude < 0.01:
continue
if quote_info["close"].iloc[-1] > ma5_info["ma5"].iloc[-1] and quote_info["close"].iloc[-2] < ma5_info["ma5"].iloc[-2] and \
ma5_info["ma5"].iloc[-1] > ma10_info["ma10"].iloc[-1] and ma5_info["ma5"].iloc[-2] < ma10_info["ma10"].iloc[-2] and \
ma10_info["ma10"].iloc[-1] > ma20_info["ma20"].iloc[-1] and ma10_info["ma10"].iloc[-2] < ma20_info["ma20"].iloc[-2]:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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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