(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、圆弧形

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、圆弧形。

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. 圆弧形：指股票在日K线图上呈现出“圆弧形”的趋势形态，通常表明股票当前处于上涨阶段，并且未来有可能继续上涨。

有何风险？

1. 对“圆弧形”这一形态的识别存在主观性，可能会使得选股结果产生一定程度的偏差；
2. 选股条件过于单一，可能忽略其他一些重要的技术指标；
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. 可以加入其他相关的形态识别指标，例如头肩底、双重底等形态识别指标；
2. 可以设置不同的筛选条件对比筛选结果是否一致，避免条件设定的主观性；
3. 可以结合公司基本面信息，例如财务报告、企业年报等，综合分析股票的投资价值。

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、圆弧形。

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)

圆弧形指标：

R=LLV(LOW,3);
HH=HHV(HIGH,3);
K=(CLOSE-R)/(HH-R);
SMA((K+HHV(K,5))/2,5,1)

选股筛选公式：

MACD > 0 AND MA(CLOSE,1) > MA(CLOSE,2) 
AND (CLOSE > SMA((K+HHV(K,5))/2,5,1))

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)
R = talib.LLV(stock_list['low'], timeperiod=3)
HH = talib.HHV(stock_list['high'], timeperiod=3)
K = (stock_list['close'] - R) / (HH - R)
stock_list['circle'] = talib.SMA((K + talib.HHV(K, timeperiod=5)) / 2, timeperiod=5)
condition1 = (stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition2 = (stock_list['close'] > stock_list['circle'])
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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