(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、PE>0、买一量>卖一量

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上，PE大于0，买一量大于卖一量。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑以下三个方面：

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. 买一量大于卖一量：表示当前买盘明显大于卖盘，市场看好该股票的未来发展。

有何风险？

1. 过度关注股票短期表现，忽略基本面因素；
2. 双方盘口量大小常常发生变化，选股标准不够稳定可靠；
3. 选择的股票可能会出现爆仓或大跌。

如何优化？

1. 加强对选股标准的管理和风险控制；
2. 考虑加入更多基本面因素，保证投资决策的全面性和科学性；
3. 在选股的同时，对股票的数量进行控制，进行分散投资。

最终的选股逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上，PE大于0，买一量大于卖一量。

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

买卖盘比：

BAIS = VOLUME - IF(VOL_TYPE == 1, 0, VOL)
SAS = VOLUME - IF(VOL_TYPE == -1, 0, VOL)
BSVOL = SUMIF(BAIS > 0, BAIS, 0)
SSVOL = SUMIF(SAS > 0, SAS, 0)

选股筛选公式：

MACD > 0 and PE > 0 and BSVOL > SSVOL

排序公式：

SORTBY(REF(finance_netinflow_ratio,1),1)

python代码参考

以下为python的选股筛选代码和排序代码，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_spot_em().reset_index()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe'] > 0
condition3 = data['buy1_volume'] > data['sell1_volume']
stock_list = data[condition1 & condition2 & condition3]

# 按主力净流入比例从大到小排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['finance_netinflow_ratio'], ascending=False)

    ## 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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