(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、PE>0、开盘价在十日线左右

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、开盘价在十日线左右的股票。选股时间为每个交易日开盘前。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要基于以下几个方面：

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. 开盘价在十日线左右：表示当前股票处于相对低位，且较有投资价值。

综合考虑以上几个指标，筛选出的股票具有较高的投资价值。

有何风险？

1. 市场风险：选股依赖于股票市场行情，股票市场上的不确定性风险仍是存在的；
2. 选股逻辑风险：筛选出的股票仅仅符合筛选条件，并不代表经济面和基本面信息良好；
3. 十日线数据不准确：十日线数据可能存在错误或滞后性，导致选出的股票不符合选股逻辑。

如何优化？

1. 可以引入其他指标，如容易受到大盘影响指标；
2. 可以对十日线数据进行二次筛选，如筛选出开盘价在五日均线下方的股票。

最终的选股逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、开盘价在十日线左右的股票。选股时间为每个交易日开盘前。

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

PE指标：

PE:FIELD('pe_ttm',0)

十日线指标：

MA10:MA(CLOSE,10)

选股筛选公式：

MACD > 0 AND PE > 0 AND LOW > MA10 * 0.95 AND LOW < MA10 * 1.05

排序公式：

默认按照个股涨跌幅排序，这里不做展示。

Python代码参考

以下为python的选股筛选代码、排序代码，仅供参考：

import akshare as ak
import pandas as pd

# 获取股票列表并计算选股筛选条件
data = ak.stock_zh_a_daily(symbol="", adjust="qfq").reset_index()
ma10 = data['close'].rolling(10).mean()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe_ttm'] > 0
condition3 = (data['low'] > ma10 * 0.95) & (data['low'] < ma10 * 1.05)

# 合并选股条件
result = data[condition1 & condition2 & condition3]

# 按照涨跌幅排序
result_sorted = result.sort_values(by=['pct_chg'], ascending=False).head(5)

    ## 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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