(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、近一个月内

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，近一个月内有过涨停。

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. 近一个月内有过涨停：表示该股票具有较强的赚钱效应。

有何风险？

1. 近期涨停是一种良性的短期趋势，不一定代表着股票的长期投资价值；
2. 没有考虑股票基本面等其他因素，选择单一指标的选股策略容易产生虚假信号；
3. 风险控制能力弱，容易在一次失败的投资中血本无归。

如何优化？

1. 增加其他指标进行综合评估股票的投资价值；
2. 借助机器学习等相关技术，避免人为主观性对选股产生影响；
3. 建立完善的风控机制，制定合理的投资策略。

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，近一个月内有过涨停。需要综合分析股票的基本面等其他因素来判断是否具有投资价值。

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)

涨停板指标：

NEARLY_ROD_COUNT:COUNT(IF(((LOW+HIGH)/2)>REF((LOW+HIGH)/2,1),1,0),22)
NEARLY_ROD_COUNT1:NEARLY_ROD_COUNT>=1
FILTER:NEARLY_ROD_COUNT1

选股筛选公式：

MACD > 0 and MA5 > MA10 and FILTER

排序公式：

SORTBY(ROE.mean(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

# 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['macd'] > 0
condition2 = (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition3 = stock_list['nearly_rod_count1'] == True
stock_list = stock_list[condition1 & condition2 & condition3]

# 按均值从大到小排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['roe'], 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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