(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、收盘价<b

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，并且收盘价在BOLL指标的上轨和中轨之间。

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. 收盘价在BOLL指标上轨和中轨之间：表示当前股票价格处于上升通道中。

有何风险？

1. BOLL指标的选择和参数调整对选股结果影响很大；
2. 单一指标选股容易忽略其他影响股票涨跌的因素；
3. 不具有持续性，可能很快就失去选股效果。

如何优化？

1. 加入多种技术指标共同筛选，提高选股稳定性；
2. 加入基本面因素，综合考虑股票的价值；
3. 综合考虑股票成交量和流通市值等因素；
4. 加入风险控制，设置止损值和止盈点。

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，并且收盘价在BOLL指标的上轨和中轨之间。

同花顺指标公式代码参考

BOLL指标：

M:MA(CLOSE,20)
UP:BOLL(CLOSE,20,2)
DN:BOLL(CLOSE,20,-2)

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)

选股筛选公式：

MACD>0 and MA(CLOSE,1)>MA(CLOSE,2) and (CLOSE<UP and CLOSE>MA(CLOSE,20))

排序公式：

SORTBY(VOL,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)
stock_list = stock_list[(stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10']) & (stock_list['close'] > stock_list['lower']) & (stock_list['close'] < stock_list['upper'])]

# 按成交量从大到小排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['vol'], 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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)