(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、前天mac

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，前天MACD小于0。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑以下几个因素：

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. 前天MACD小于0：表示股票在熊市中的表现。

有何风险？

1. 前天MACD小于0不能够完全代表该股票的熊市表现；
2. 对于买入的时机，该选股逻辑可能会存在一定误差；
3. 仅考虑技术指标而非基本面等更全面的因素，可能会忽略一些重要影响因素。

如何优化？

1. 建立综合分析的选股策略，考虑更多因素；
2. 结合大盘趋势，进行风险控制；
3. 增强对股票的基本面分析，并及时更新数据。

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，前天MACD小于0，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

均线指标：

MA5:MA(CLOSE,5)
MA10:MA(CLOSE,10)

选股筛选公式：

MACD > 0 and MA5 > MA10 and REF(MACD,2) < 0

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['macd'].shift(periods=2) < 0
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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