(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、流通盘小于

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、流通盘小于等于55亿股。

选股逻辑分析

该选股逻辑包含以下条件：

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. 流通盘小于等于55亿股：表示当前股票具有较小的市值，具备较大的成长性。

有何风险？

1. 流通盘小于等于55亿的股票通常属于低市值股票，风险较大；
2. 选股条件过于单一，可能忽略其他一些重要的技术指标和基本面信息；
3. 经济、政策等外部因素的影响，可能会导致选股结果出现较大的波动。

如何优化？

1. 可以综合考虑当前市场热点、行业趋势、财务状况等因素进行选股，避免过于单一的条件设定；
2. 对流通盘小于等于55亿的股票进行更严格的风险评估，确保选中的股票风险控制在可承受范围内；
3. 可以结合量化模型对选股结果进行定量评估，提高选股的准确度和稳定性。

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、流通盘小于等于55亿股。

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：

MA5:MA(CLOSE,5)
MA10:MA(CLOSE,10)

流通股本指标：

FloatShare:GETDPCOUNT(CODE,4)/100000000

选股筛选公式：

MACD > 0 AND MA(CLOSE,1) > MA(CLOSE,2) AND FloatShare <= 5.5

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()
stock_list['upper'], stock_list['mid'], stock_list['lower'] = talib.BBANDS(stock_list['close'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
stock_list['macd'], stock_list['macd_signal'], stock_list['macd_hist'] = talib.MACD(stock_list['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
stock_list['ma5'] = talib.SMA(stock_list['close'], timeperiod=5)
stock_list['ma10'] = talib.SMA(stock_list['close'], timeperiod=10)
stock_list['float_share'] = ak.stock_a_share_float_mv().reset_index()['a_share_float_mv'] / 100000000
condition1 = (stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition2 = (stock_list['float_share'] <= 5.5)
stock_list = stock_list[condition1 & condition2]

# 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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