趋势型指标的选股逻辑
移动平均线是最基础的趋势工具。短期均线上穿长期均线形成金叉，表明多方力量增强，可作为买入候选。但单纯依赖金叉在震荡市中会频繁止损。改进方法是加入均线斜率过滤：要求长期均线走平或向上，且价格位于均线上方。
以20日与60日均线为例，筛选条件为：20日均线上穿60日均线，且60日均线近5日斜率大于0，同时收盘价高于20日均线。历史回测显示，该组合能将胜率提升至55%以上。
MACD指标在选股中更关注零轴位置与柱状线变化。零轴上方金叉可靠性远高于零轴下方。当DIF与DEA在零轴上方二次金叉，且红柱持续放大，往往是主升浪起点。
import pandas as pd
import numpy as np
def trend_filter(df):
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()
df['ma60'] = df['close'].rolling(60).mean()
df['ma60_slope'] = df['ma60'].diff(5)
df['macd_dif'] = df['close'].ewm(span=12).mean() - df['close'].ewm(span=26).mean()
df['macd_dea'] = df['macd_dif'].ewm(span=9).mean()
df['macd_hist'] = df['macd_dif'] - df['macd_dea']
cond1 = (df['ma20'] > df['ma60']) & (df['ma60_slope'] > 0)
cond2 = (df['macd_dif'] > 0) & (df['macd_dea'] > 0)
cond3 = df['macd_hist'] > df['macd_hist'].shift(1)
return cond1 & cond2 & cond3
动量指标与超买超卖陷阱
RSI指标在选股中常被误用。传统认为RSI低于30为超卖买入信号，但在下跌趋势中，RSI可长期低于30。正确用法是结合趋势方向：上升趋势中，RSI回落至40-50区间企稳，是较好的加仓点；下降趋势中，RSI高于70反而应警惕反弹结束。
随机指标KDJ的J值超过100或低于0，往往预示短期极端。J值超过100后，若价格创新高而J值未创新高，形成顶背离，应减仓。J值低于0后，若价格创新低而J值抬升，形成底背离，可轻仓试多。
动量指标需与成交量配合。价格上涨但成交量萎缩，动量指标发出的买入信号可靠性大幅降低。只有量价齐升时，RSI突破50中轴才具备选股意义。
成交量与资金流向验证
成交量是技术指标选股的最终确认。任何价格突破必须得到成交量放大支持。定义有效放量为：当日成交量大于过去20日均量的1.5倍，且价格涨幅超过2%。
能量潮OBV指标通过累积成交量判断资金方向。OBV创新高而价格未创新高，表明资金暗中吸纳，是提前选股信号。OBV与价格同步创新高，趋势健康。OBV与价格背离，需警惕反转。
期货市场中，持仓量变化同样关键。价格上升伴随持仓量增加，表明新多入场，趋势可持续。价格上升但持仓量减少，多为空头回补，反弹难以持久。
# 期货持仓量选股逻辑
def futures_signal(df):
df['vol_ma20'] = df['volume'].rolling(20).mean()
df['oi_change'] = df['open_interest'].diff(5)
price_up = df['close'] > df['close'].shift(1)
vol_confirm = df['volume'] > df['vol_ma20'] * 1.5
oi_confirm = df['oi_change'] > 0
return price_up & vol_confirm & oi_confirm
多指标共振与量化回测
单一指标选股胜率有限。将趋势、动量、成交量三类指标组合，要求同时满足：均线多头排列、MACD零轴上方、RSI在50-70之间、成交量放大。这种共振条件可将胜率提升至60%以上，但信号数量减少。
回测时需注意：使用前复权数据，避免未来函数，每笔交易扣除滑点与手续费。对于股票，设置8%止损、20%止盈；对于期货，使用ATR动态止损，仓位不超过总资金的10%。
参数优化要避免过度拟合。移动平均周期可选10-30与50-120两组，RSI周期6-14，通过步长遍历寻找稳健参数集。样本外测试至少保留30%数据。
股票与期货的指标差异
股票选股重视基本面配合，技术指标用于择时。期货选股更依赖技术面，因杠杆效应，止损必须严格。期货中常用布林带开口方向判断波动率变化，开口放大且价格沿上轨运行，趋势强劲。
股票中，换手率指标可辅助判断。换手率突然放大至5%以上且价格突破平台，表明主力资金介入。但换手率过高（超过15%）需警惕出货。
期货中，基差与仓单变化影响近月合约。技术指标需结合展期收益率，避免在移仓换月时产生误判。
实战纪律与资金管理
技术指标选股的成功率取决于纪律。信号出现后，必须等待收盘确认，避免盘中假突破。入场后立即设置止损，止损位放在最近支撑位下方1-2个ATR。
仓位管理采用凯利公式的保守版本：单笔风险不超过总资金的2%。连续三次亏损后，降低仓位至1%。盈利后逐步加仓，但总仓位不超过50%。
定期复盘每笔交易，记录指标信号与实际走势的偏差。关注失效信号的特征，调整过滤条件。市场状态变化时，技术指标的有效性会漂移，需动态更新参数。
没有永远准确的指标，只有严格的交易系统。将技术指标作为概率工具，配合资金管理，才能在股票与期货市场中长期生存。
