使用python进行AI选股之同花顺问财「python选股策略」
使用python进行AI选股之同花顺问财「python选股策略」
本文摘要：使用python进行AI选股之同花顺问财 使用Python进行AI选股之同花顺问财的方法如下：安装wencai库：首先，你需要安装wenca...
使用Python进行AI选股之同花顺问财的方法如下：安装wencai库：首先，你需要安装wencai库，这是与同花顺问财进行交互的关键库。可以通过运行！pip install wencai命令来快速安装。导入库并设置头信息：导入wencai库，并设置个性化的头信息，这是为了应对服务器的验证，确保能够顺畅地获取数据。
〖One〗MACD背离指标公式源码 MACD背离指标公式的核心在于计算快速移动平均线（EMA1）和慢速移动平均线（EMA2）的差值（DIF），并进一步计算DIF的平滑移动平均线（DEA）。背离的判断依据是DIF或DEA与股价之间的走势差异。对于底背离，公式可能包含以下条件：股价处于下降趋势，一个底比一个底低。
〖Two〗MACD：MACD：=2*（DIFF-DEA）；表示MACD柱线，是DIFF与DEA之差的2倍。底背离判断：QZQ：=BARSLAST（REF（MACD，1）0 AND MACD0）；找出上一次MACD从负转正的位置。QM：=LLVBARS（MACD，QZQ+20）；在QZQ之后20根K线内，找出MACD的最低值位置。
〖Three〗在实际操作中，编写选股公式时，可以使用MACD.DIF和MACD.DEA这两个指标来判断背离现象。A1：=BARSLAST（REF（CROSS（MACD.DIF，MACD.DEA），1）； 这段代码用于计算最近一次MACD.DIF从下向上穿越MACD.DEA的K线数量。
〖Four〗通达信MACD底背离公式为：核心公式：MACD：=*2，COLORSTICK。
〖Five〗MACD顶底背离指标公式：DIFF：=EMA（CLOSE，12）-EMA（CLOSE，27）DEA：=EMA（DIFF，9）底背离：REF（CLOSE，A1+1）CLOSE AND DIFFREF（DIFF，A1+1） AND CROSS（DIFF，DEA）注意：A1为DIFF线上穿DEA线前一次交叉到当前时间段的周期数，具体计算方式可能因软件而异，上述公式为概念性展示。
A1：=MA（C，5）REF（MA（C，5）1）AND；MA（C20）REF（MA（C，20），1）ANDMA（C，60）-REF（MA（C，60），1）A2：=A1ANDMA（C，5）MA（C，20）ANDMA（C，20）MA（C，60）ANDL或MA（C，20）0.98ANDCMA（C，20）。
牛回头选股公式的核心思路是捕捉强势股回调后的二次启动机会。简单说就是找那些前期大涨后缩量回踩关键支撑位，且主力资金没明显流出的股票。
布林带股价触及中轨或下轨。实际操作中可以设置条件：- 20日均线向上 - 股价回踩20日线附近 - 量能缩至20日均量70%以下 - MACD绿柱缩短 - 当日收盘价高于开盘价 注意这仅是技术面参考，需结合个股基本面、板块轮动等情况综合判断。不同市场环境下参数可能需要微调，建议先用模拟盘测试公式有效性。
C，60）；AA：=MA1MA2 AND MA2MA3 AND MA3MA4 AND MA4MA5；BB：=LMA3*0.98 AND LMA3*01；CC：=CROSS（C，MA1） AND V5*REF（V，1）；COUNT（AA，3）0 AND COUNT（BB，5）0 AND CC；你的条件还是有些笼统的，所以也会出来不少不标准的股票，需要进一步优化调整公式代码。
日均线特征：20日均线是股票往前20天平均收盘价格点位的一条连接线，其意义在于，它反映的是这支股票20天的平均成本。每月有20个交易日，20日均线实际上就是月均线，它是介于短期均线与中长期均线之间的一条移动平均线。20日均线选股方法：股价向上突破20日均线。
经过近一年的努力，量化Futu_Algo项目已经从最初的富途API数据下载回测，发展到建立了一个完整的算法交易框架。现在，这个系统已初具规模，致力于让更多个人投资者利用量化交易策略在市场中获取优势。策略选股 Futu OpenAPI提供了基础条件选股功能，包括价格、交易量和几种常见技术指标（如MACD金叉）的选股方式。
股票跟计算机代码有关系。计算机代码在股票分析和交易中扮演着重要角色。具体来说：数据分析与可视化：计算机代码，特别是高级编程语言如Python，可以对股票数据进行深入的分析和可视化。投资者可以利用Python编写程序，快速处理和分析大量的股票数据，如价格、成交量、市盈率等，从而挖掘出有价值的信息。
股票代码，是为方便计算机处理和交易，对上市股票按照特定规则进行编号形成的号码。它不仅适用于股票，上市的其他商品如权证、基金等也有相应的代码。股票代码就如同人的身份证号码，具有唯一性，用于识别特定的股票或商品。在金融交易中，股票代码是必需的信息，便于交易双方迅速、准确地识别交易对象。
股票代码是为方便计算机处理和交易，对上市股票按照特定规则进行编号形成的号码。它具有以下特点：唯一性：股票代码就如同人的身份证号码，每只上市股票都有唯一的代码，用于识别特定的股票。识别功能：在金融交易中，股票代码是必需的信息，它便于交易双方迅速、准确地识别交易对象。
股票代码是指用于唯一标识在证券交易市场上市的股票的一系列数字或字母组合，是股票在交易所内进行交易的重要识别依据。具体来说：基本定义：股票代码是股票的“身份证”，用于区分不同的股票。每一只股票在证券交易所上市时，都会被分配一个独特的代码。
交易记录：交易所的计算机系统通过股票代码来处理和记录交易信息，确保交易的准确性和可追溯性。市场分析和监管：股票代码有助于市场分析师进行股票分析和预测，同时监管机构可以通过股票代码追踪股票的交易情况，进行市场监管和风险控制。实际应用：在股票交易过程中，投资者需要根据股票代码来买卖股票。
〖One〗单因子策略进阶版的核心在于通过编程自动化实现选股、调仓和策略评估。以下是该策略的关键步骤和要点：导入相关模块：使用pandas和numpy等Python包进行数据处理和计算。datetime和parse函数用于时间格式的转换和解析，确保日期数据的准确性和一致性。
〖Two〗Amos进阶示例2——共同方法偏差检验与双因子模型信度分析在量表数据收集完成后，保留的有效数据需要进行共同方法偏差（CMB）检验。常用的方法有两种：Harman单因子法和控制未测量的潜在方法因子（ULMC）。以下是这两种方法的详细步骤及双因子模型的信度分析。
〖Three〗基础版公式：资金雷达 = （主力买入额 - 主力卖出额） / 流通市值 × 100 主力买卖额通过大单成交数据计算，一般单笔50万元以上算大单。
〖Four〗Harman单因子法在统计分析中通过探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）实现。EFA通过SPSS菜单路径“分析”-“降维”-“因子”进行，以确定是否达到50%或40%的标准，这有助于判断CMB可能的严重程度。CFA假设只有一个公因子存在，对模型进行拟合，通常关注的四个指标包括RMR、RMSEA、NFI和CFI。
