(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、股价为18

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、股价为18.5元。

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. 股价为18.5元：选择股价为18.5元的股票。

有何风险？

1. 选股条件过于简单，可能存在大量的噪音信号；
2. 股价过于单一的选股条件可能会错过其他具有投资价值的股票；
3. 股价选股条件可能使得选出的股票过于集中，缺乏风险分散。

如何优化？

1. 综合多个技术指标和基本面因素等共同筛选，提高选股稳定性；
2. 将股价作为一个辅助指标，对其进行分层筛选，例如在一定范围内进行动态调整；
3. 加入其他的风险控制指标，如市场风险、公司风险、流动性风险等，尽可能完成风险分散。

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、股价处于一定范围内。

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)

选股筛选公式：

MACD>0 and MA(CLOSE,1)>MA(CLOSE,2) and LOWER_PRICE_LIMIT<close and close<UPPER_PRICE_LIMIT

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)
condition1 = (stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition2 = (stock_list['close'] > LOWER_PRICE_LIMIT) & (stock_list['close'] < UPPER_PRICE_LIMIT)
stock_list = stock_list[condition1 & condition2]

# 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。


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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)