(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、昨天3连板

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，昨天3连板。

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. 昨天3连板：表示近期市场关注度较高，具有较好的短期趋势。

有何风险？

1. 盲目追涨杀跌，导致买入高位或卖出低位；
2. 忽略基本面因素，不利于全面分析股票的投资价值。

如何优化？

1. 综合考虑其他技术指标和基本面因素，进行综合分析；
2. 把握长期投资机会，不要盲目追求短期收益。

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，昨天3连板。需要结合其他指标和因素进行选股，注意综合分析，不要盲目追求短期收益。

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)
MA10:MA(CLOSE,10)

连板指标：

REF(CLOSE,1)==REF(CLOSE,2)==REF(CLOSE,3)

选股筛选公式：

MACD > 0 and MA5 > MA10 and REF(CLOSE,1)==REF(CLOSE,2)==REF(CLOSE,3)

排序公式：

SORTBY(ROE.mean(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
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em().reset_index()
condition1 = stock_list['macd'] > 0
condition2 = (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition3 = (stock_list['close'].shift(1).rolling(window=3).apply(lambda x: x[0] == x[1] == x[2])==True)
stock_list = stock_list[condition1 & condition2 & condition3]

# 按均值从大到小排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['roe'], 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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