(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、PE>0、振幅大于1

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上，PE大于0，振幅大于1。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要从以下几个方面考虑：

1. MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨状态；
2. PE大于0： 表示当前股票的市盈率正常；
3. 振幅大于1：表示当前股票的波动比较大，具有一定的交易机会。

有何风险？

1. 只考虑MACD作为选股指标可能会忽略其他技术指标的重要性；
2. 只考虑市盈率作为选股指标可能无法判断公司的财务状况；
3. 振幅大并不决定股票的投资价值，可能会带来较高的交易风险。

如何优化？

1. 建立综合分析的选股策略，考虑更多因素；
2. 考虑公司的财务状况，如毛利率、净利润等；
3. 考虑短期和长期价值，寻找被低估但前景良好的股票。

最终的选股逻辑

选股逻辑为MACD零轴以上，PE大于0，振幅大于1，同时需要综合分析股票的基本面、环境等因素。

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

股票振幅指标：

AMP: 100 * (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1)

股票PE指标：

PE: (CLOSE / EPS) / 10000

选股筛选公式：

MACD > 0 and PE > 0 and AMP > 1

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['pe'] > 0
condition3 = (100 * (stock_list['high'] - stock_list['low']) / stock_list['close'].shift(periods=1)) > 1
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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