(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、机器人概念

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、机器人概念且流通市值小于100亿。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要关注以下几个方面：

1. MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨状态；
2. 今日均线向上发散：表示当前股票的趋势向上；
3. 机器人概念：表示当前股票具有机器人概念的投资价值；
4. 流通市值小于100亿：筛选市值较小的股票，有可能有较大的成长空间。

有何风险？

1. 可能会忽略公司的基本面因素，过于关注股价走势和概念投资；
2. 选股依赖于机器人概念，可能会过度依赖某一概念而忽略其他潜在机会。

如何优化？

1. 可以考虑加入财务指标和行业分析等因素，进行综合筛选；
2. 考虑调整筛选条件和时间范围，以获取更为合适的投资机会；
3. 注意准确把握概念投资和基本面因素的关系，避免过度依赖概念选股。

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、机器人概念且流通市值小于100亿。需要结合其他指标和因素进行选股。

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：

MA10:MA(CLOSE,10)

选股筛选公式：

MACD > 0 AND MA(CLOSE,1) > MA(CLOSE,2) AND LEFT(STOCKCODE,4) IN ('300024', '300042', '300043', '300068', '300124', '300245', '300347', '300365', '300406', '300492', '300641', '3000241') AND CIRCULAT_MARKET_VAL < 1000000000

排序公式：

SORTBY((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,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
import talib

# 获取股票列表并计算选股筛选条件
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em().reset_index()
concept_list = ['机器人概念股']
condition1 = (stock_list['circulat_market_val'] < 1e9)
condition2 = (stock_list['concept'].isin(concept_list))
condition3 = (stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
stock_list = stock_list[condition1 & condition2 & condition3]

# 按涨幅从小到大排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['pct_chg'], ascending=True)

    ## 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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