(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、昨日9:1

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，昨日9:15匹配价跌停。

选股逻辑分析

该选股逻辑包括以下条件：

1. MACD零轴以上：表示股票当前处于上涨状态；
2. 今日均线向上发散：表示股票当前趋势向上；
3. 昨日9:15匹配价跌停：表示昨日的开盘价跌停，可能存在一定的反弹机会。

有何风险？

1. 股价已经出现过比较大的跌幅，可能会存在下跌风险；
2. 股价有一定的回升空间，但反弹幅度可能不大，风险收益比较小。

如何优化？

1. 可以增加进一步筛选条件，例如成交额、市盈率等；
2. 可以考虑加入其他技术指标，例如RSI等。

最终的选股逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，昨日9:15匹配价跌停。

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

均线指标：

MA5:MA(CLOSE,5)

python代码参考

以下为python的选股筛选代码，仅供参考：

import akshare as ak

# 获取股票历史行情数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sh600000")

# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
DIF = ema12 - ema26
DEA = DIF.ewm(span=9).mean()
MACD = (DIF - DEA) * 2

# 计算均线指标
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()

# 计算昨日9:15匹配价
last_match_price = df['开盘价'][0]

# 昨日9:15匹配价跌停过滤条件
match_price_limit_down = df['开盘价'].shift(1) <= 0.9 * last_match_price

# 组合所有条件
all_conditions = (DIF > 0) & (ma5.shift(1) < ma5) & match_price_limit_down

# 筛选出符合条件的股票
result = df[all_conditions]

    ## 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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