(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、PE>0、昨日9:15匹配价

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、昨日9:15匹配价跌停。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑以下三个方面：

1. MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨趋势；
2. PE大于0：表示当前股票的市盈率正常；
3. 昨日9:15匹配价跌停：表示当前股票可能存在低位吸筹的机会。

有何风险？

1. 该选股逻辑可能选择出来的股票未必具有成长性和盈利能力；
2. 选股结果可能存在较大的误差。

如何优化？

1. 可以增加选股逻辑中的指标，从而选出具有成长性和盈利能力的个股；
2. 可以采用更加准确的数据来进行选股。

最终的选股逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、昨日9:15匹配价跌停，需要基于具体情况进行调整和综合分析。

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

PE指标：

PE:FIELD('pe_ttm', 0)

昨日9:15匹配价跌停指标：

YESTERDAY(MATCH_AVG_PRICE) / REF(YESTERDAY(LOW_LIMIT), 1) <= 1

选股筛选公式：

MACD > 0 AND PE > 0 AND YESTERDAY(MATCH_AVG_PRICE) / REF(YESTERDAY(LOW_LIMIT), 1) <= 1

排序公式：

SORT_BY_TURN_RATE()  # 按竞价金额排序

Python代码参考

以下为python的选股筛选代码、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
data = ak.stock_zh_a_daily().reset_index()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe_ttm'] > 0
condition3 = data['match_avg_price'].shift(1) / (data['low_limit'].shift(1)) <= 1
stock_list = data[condition1 & condition2 & condition3]

# 按竞价金额排序并取前5
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['turnover_rate'], ascending=False).head(5)

    ## 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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