(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、PE>0、今日最大跌幅＜-4

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、今日最大跌幅在-5%到-4%之间。选股时间为每个交易日开盘前。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑以下几个方面：

1. MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨趋势；
2. PE大于0：表示当前股票的市盈率正常；
3. 今日最大跌幅在-5%到-4%之间：选择最近跌幅较大但也具有一定投资价值的个股；
4. 选股时间为每个交易日开盘前：确保选股的时效性。

有何风险？

1. 选股结果可能与实际情况存在不符；
2. 在选股时参考股价走势可能会带来一定的偏差；
3. 选择跌幅较大的股票也会带来更大的风险。

如何优化？

1. 可以结合其他技术指标进行综合分析；
2. 增加筛选条件，筛选更符合投资需求的个股。

最终的选股逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、今日最大跌幅在-5%到-4%之间。选股时间为每个交易日开盘前。

同花顺指标公式代码参考

MACD指标：

DIF:EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26)
DEA:EMA(DIF,9)
MACD:(DIF-DEA)*2

PE指标：

PE:FIELD('pe_ttm', 0)

今日最大跌幅：

MAXFAIR(-1, 1) / REF(CLOSE, 1) - 1

选股筛选公式：

MACD > 0 AND PE > 0 AND MAXFAIR(-1, 1) / REF(CLOSE, 1) -1 < -0.04 AND MAXFAIR(-1, 1) / REF(CLOSE, 1) -1 > -0.05

排序公式：

SORT_BY_VOTURNOVER()  # 按成交量排序

Python代码参考

以下为python的选股筛选代码、排序代码，仅供参考：

import akshare as ak

# 获取股票列表并计算选股筛选条件
data = ak.stock_zh_a_daily().reset_index()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe_ttm'] > 0
condition3 = (data['close'].rolling(window=2).max().pct_change() < -0.04) & (data['close'].rolling(window=2).max().pct_change() > -0.05)
stock_list = data[condition1 & condition2 & condition3]

# 按成交量排序并取前5
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['volume'], ascending=False).head(5)

    ## 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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