问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上，今日均线向上发散，振幅大于1。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过筛选出MACD零轴以上、今日均线向上发散和振幅大于1的股票。通过MACD指标判断股票趋势，通过均线和振幅等指标判断股票能否有一个良好的上涨行情。
有何风险？
- 今日均线向上发散可能只是短期的现象，不具有稳定性和可预测性；
- 振幅大于1可能会有大幅波动的风险，需要结合其他技术指标进行分析；
- MACD指标判断趋势也需要结合其他技术指标进行全面分析。
如何优化？
- 将今日均线向上发散的条件和其他均线指标结合使用，如5日均线、10日均线等，以综合分析股票的防守位和上涨潜力；
- 考虑引入成交量因素，以衡量市场的热度；
- 对MACD指标判断趋势和调整也需要结合其他指标进行全面分析，如RSI指标、KDJ指标等。
最终的选股逻辑
经过分析和优化，最终的选股逻辑为：MACD零轴以上，今日均线向上发散，振幅大于1。在筛选过程中，还需要结合其他均线指标、成交量因素、MACD指标等多方面进行综合分析，选择具有潜力和价值的股票。
同花顺指标公式代码参考
MACD指标：
DIF:EMA(12)-EMA(26)
DEA:EMA(12)的MID(DIF)
MACD:(MID-DEA)×2
python代码参考
以下为python的股票筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取股票历史行情数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sh000001")
# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
DIF = ema12 - ema26
MID = DIF.ewm(span=9).mean()
DEA = MID.ewm(span=9).mean()
MACD = (MID - DEA) * 2
# 计算均线和振幅
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
amplitude = (df['high'] - df['low']) / df['close'] * 100
# 筛选MACD零轴以上
condition1 = MACD > 0
# 筛选今日均线向上发散
condition2 = (ma5 > ma10) & (ma5.shift(1) < ma10.shift(1))
# 筛选振幅大于1
condition3 = amplitude > 1
# 结合其他条件及权重
condition4 = ...
# 组合所有条件
all_conditions = condition1 & condition2 & condition3 & condition4
# 输出选股结果
stock_list = df[all_conditions]['code']
## 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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