问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。振幅大于1反映了股票的价格波动情况，今日均线向上发散则意味着股票存在短期上涨的趋势，15分钟周期MACD绿柱变短则反映了短期内股票的卖出力量减弱，有上涨趋势的可能。
选股逻辑分析
本选股策略侧重于技术指标，选股综合了振幅、均线和MACD指标分析。通过分析股票在短期内的价格波动和买卖力量变化，选出具有上涨趋势的股票。
有何风险？
本策略仍然存在一定的市场风险，因为它主要考虑了股票的短期表现，对于股票的长期表现以及基本面的变化等因素可能忽略或者忽略不及。同时，MACD指标的变化也受到市场噪声的干扰，有一定的不确定性。
如何优化？
可以加入更多的技术指标，选股更加全面和精确。同时，可以更多关注公司的基本面和行业方面的表现，以便更好地判断股票的实际价值。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、今日均线向上发散、15分钟周期MACD绿柱变短的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅: AMO
- 今日均线向上发散: C > REF(MA(C,5),1) > MA(C,5)
- 15分钟周期MACD绿柱变短: DIF - DEA < 0 AND REF(DIF,1) - REF(DEA,1) > 0 AND REF(DIF,2) - REF(DEA,2) > 0
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def select_stock():
stock_list = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = stock_list[stock_list["pe"] > 0]
hist_data = ts.get_hist_data(selected_stocks.index)
selected_stocks = selected_stocks[(hist_data["amplitude"] > 0.01)]
# 今日均线向上发散
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_hist_data(stock)
ma5 = talib.MA(data["close"].values, timeperiod=5)
if not (data["close"][-1] > ma5[-2] and ma5[-2] > ma5[-1]):
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
# 15分钟周期MACD绿柱变短
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_k_data(stock, ktype="15")
dif, dea, macd = talib.MACD(data["close"].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if not (dif[-1] - dea[-1] < 0 and dif[-2] - dea[-2] > 0 and dif[-3] - dea[-3] > 0):
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。
## 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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