(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、按个股热度

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，按个股热度从大到小排序名。

选股逻辑分析

该选股逻辑包含以下条件：

1. MACD零轴以上：表示现在的股票当前处于上涨状态；
2. 今日均线向上发散：表示当前股票的趋势向上；
3. 按个股热度从大到小排序：选择市场上最多人关注、交易量最大的股票。

有何风险？

1. 个股热度并不能代表公司基本面的优劣，存在选股稳定性不高的风险；
2. 在选股过程中忽略了其他技术指标，可能无法判断市场的细节变化，策略适用性有限。

如何优化？

1. 可以增加其他基本面指标，如市盈率、市净率等，提升选股策略的可靠性；
2. 可以加入其他技术指标，如RSI、KDJ等指标，提高选股策略的创新度；
3. 改变排序方式，如按涨跌幅或成交量等因素，综合考虑个股的特性。

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、同时基本面指标（如PE、市盈率、市净率等）符合要求，同时加入其他技术指标（如RSI、KDJ等）筛选，可按涨跌幅或成交量等因素排序。

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)
MA20:MA(CLOSE,20)

选股筛选公式：

MACD>0 and MA(CLOSE,1)>MA(CLOSE,2) and PE_TTM>0

排序公式：

SORTBY(VOL,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

# 获取符合条件的股票列表
query_str = "week_macd>0 and macd>0 and pe_ttm>0 and (high+low)/2>ref(close,1) and (high+low)/2>ma(close,5) and (high+low)/2>ma(close,10)"
result = ak.stock_zh_a_hist_sina(symbol="", adjust="qfq", query=query_str)

# 按成交量从大到小排序
result_sorted = result.sort_values(by=['vol'], 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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