选取振幅大于1、MACD零轴以上且今日均线向上发散的股票

选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上且今日均线向上发散的股票。

选股逻辑分析

振幅大于1表明股票有较大的波动性，MACD零轴以上代表有一定的买入信号，同时今日均线向上发散表明股票短期内有上升趋势。这些因素综合起来，可以筛选出热度较高且有投资价值的股票。

有何风险？

该选股方式未考虑股票的基本面和行业前景等因素，可能选择出符合条件但投资价值有限的个别股票。此外，振幅大于1的股票也存在波动大、风险高的问题。

如何优化？

可以综合考虑股票的基本面和行业前景等因素，同时加强振幅分析方面的选股标准，比如结合其他技术指标如RSI等进行判断，以提高选股的精度。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上且今日均线向上发散的股票，并综合考虑股票的基本面和行业前景等因素进行筛选。

同花顺指标公式代码参考

• 振幅：REF(ABS(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100,0)>1
• MACD零轴以上：CROSS(MACD(12,26,9),0)>0
• 今日均线向上发散：MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) AND MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20) AND MA(CLOSE,20)>MA(CLOSE,30) AND MA(CLOSE,5)>REF(MA(CLOSE,5),1) AND MA(CLOSE,10)>REF(MA(CLOSE,10),1) AND MA(CLOSE,20)>REF(MA(CLOSE,20),1) AND MA(CLOSE,30)>REF(MA(CLOSE,30),1)

python代码参考

import tushare as ts

def get_filter():
  # 获取股票数据
  df = ts.get_today_all()

  # 计算均线向上发散
  ma5 = (df['close'] > df['close'].rolling(5).mean()) & (df['close'].rolling(5).mean() > df['close'].rolling(10).mean()) & (df['close'].rolling(10).mean() > df['close'].rolling(20).mean()) & (df['close'].rolling(20).mean() > df['close'].rolling(30).mean()) & (df['close'].rolling(5).mean() > df['close'].rolling(5).mean().shift(1)) & (df['close'].rolling(10).mean() > df['close'].rolling(10).mean().shift(1)) & (df['close'].rolling(20).mean() > df['close'].rolling(20).mean().shift(1)) & (df['close'].rolling(30).mean() > df['close'].rolling(30).mean().shift(1))
  
  # 综合筛选条件
  mask = (REF(ABS(df['high'] - df['low']) / REF(df['close'], 1) * 100, 0) > 1) & (CROSS(MACD(12, 26, 9), 0) > 0) & (ma5)
  codes = mask.index.values.tolist()
  
  return codes

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？

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