(supermind策略)task16/a/macd零轴以上、今日均线向上发散、10日涨幅

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、10日涨幅大于0小于35。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要关注以下几个方面：

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. 10日涨幅大于0小于35：选取近期涨幅较为稳健的股票。

有何风险？

1. 过于关注10日涨幅，可能忽略其他因素对股票投资的影响；
2. 只选取了涨幅较为稳健的股票，可能忽略了潜在高收益机会；
3. 单一指标选股可能过度关注短期趋势，对长期投资影响不大。

如何优化？

1. 应该在10日涨幅的基础上，结合其他因素如基本面、行业趋势等，进行综合分析；
2. 对不同市场、不同行业、不同类型的股票，应该进行不同的选股优化策略；
3. 应该选取更多具有代表性的指标进行选股，减少因单一因素造成的风险。

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、10日涨幅大于0小于35。需要结合其他指标和因素进行选股。

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：

MA10:MA(CLOSE,10)

选股筛选公式：

MACD > 0 AND MA(CLOSE,1) > MA(CLOSE,2) AND DIFF > DEA AND (REF(CLOSE, 9) / CLOSE - 1) > 0 AND (REF(CLOSE, 9) / CLOSE - 1) < 0.35

排序公式：

SORTBY((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,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
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['macd'], stock_list['macd_signal'], stock_list['macd_hist'] = talib.MACD(stock_list['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
stock_list['ma10'] = talib.SMA(stock_list['close'], timeperiod=10)
condition1 = (stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition2 = (stock_list['macd_hist'] > 0) & ((stock_list['close'] - stock_list['close'].shift(9)) / stock_list['close'] < 0.35) & ((stock_list['close'] - stock_list['close'].shift(9)) / stock_list['close'] > 0)
stock_list = stock_list[condition1 & condition2]

# 按涨幅从小到大排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['pct_chg'], ascending=True)

    ## 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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