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

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、反包。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要关注以下几个方面：

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. 反包：表示真实波幅在收盘价上方，可能倾向于上涨。

有何风险？

1. 可能会忽略公司的基本面因素，过于关注股价走势和技术指标；
2. 反包指标可能会出现虚假反包的情况，影响选股效果。

如何优化？

1. 可以考虑加入财务指标和行业分析等因素，进行综合筛选；
2. 注意确定反包指标并结合其他指标进行选股；
3. 控制选股风险，合理分散投资组合。

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、反包。需要结合其他指标和因素进行选股。

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：

MA10:MA(CLOSE,10)

真实波幅指标：

TR:MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(LOW-REF(CLOSE,1)))
ATR:MA(TR,14)
UPPER:MA((CLOSE+HIGH+LOW)/3,10) + ATR*1.6
LOWER:MA((CLOSE+HIGH+LOW)/3,10) - ATR*1.6
REVERSE:IF(CLOSE < UPPER AND CLOSE > LOWER, 1, 0)

选股筛选公式：

MACD > 0 AND MA(CLOSE,1) > MA(CLOSE,2) AND REVERSE > 0

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()
condition1 = (stock_list['reverse'] == 1)
condition2 = (stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
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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