在完成數據準備後，我們可以應用不同的篩選邏輯來尋找潛在的交易機會。以下將展示三種不同風格的實戰策略範例。

策略一：馬克・米奈爾維尼 (Mark Minervini) 的趨勢模板

此策略結合多個技術指標，旨在找出處於強勁上升趨勢的「領導股」。

1. 篩選條件

1. 股價 > 150日 & 200日均線 (MA)
2. 150日均線 > 200日均線
3. 股價 > 30日均線
4. 30日均線 > 150日均線
5. 股價 > 52週低點 30% 以上
6. 股價距離 52週高點 < 25%
7. 相對強度評級 (RSR) > 70
8. 日均成交量充足

2. Python 實作

# 安裝所需函式庫
! pip install yahoo_fin

from pandas_datareader import data as pdr
from yahoo_fin import stock_info as si
import yfinance as yf, pandas as pd, datetime, time, os

# 主要邏輯為：先計算所有股票的 RS Rating，篩選出前 70% 的強勢股
# 再對這些強勢股逐一檢查上述其他均線與價格條件

# 檢查 Minervini 條件的核心迴圈
for stock in rs_stocks: # rs_stocks 是已通過 RS Rating 篩選的列表
    try:
        # (省略讀取與計算 MA 的程式碼)
        
        # 檢查所有條件
        condition_1 = currentClose > moving_average_150 > moving_average_200
        condition_2 = moving_average_150 > moving_average_200
        condition_3 = moving_average_200 > df["SMA_200"][-20] # 200日均線趨勢向上
        condition_4 = moving_average_50 > moving_average_150 > moving_average_200
        condition_5 = currentClose > moving_average_50
        condition_6 = currentClose >= (1.3 * low_of_52week)
        condition_7 = currentClose >= (.75 * high_of_52week)
        
        if all([condition_1, condition_2, condition_3, condition_4, condition_5, condition_6, condition_7]):
            print(stock + " 滿足 Minervini 的要求")
    except Exception as e:
        print(f"處理 {stock} 時出錯: {e}")

策略二：技術指標篩選 - EMA 與隨機指標

此策略旨在找出處於上升趨勢、並在技術性回檔至支撐位時出現超賣買入信號的股票。

1. 篩選條件 (策略邏輯)

1. 趨勢判斷：18日 EMA > 50日 EMA > 100日 EMA (均線多頭排列)。
2. 超賣判斷：隨機指標 %K 或 %D ≤ 30 (股價處於超賣區)。
3. 支撐反彈：前一 K 線曾跌破 50日 EMA，但收盤價站回其上。

2. Python 實作

def check_bounce_EMA(df):
    candle1 = df.iloc[-1] # 最近 K 線
    candle2 = df.iloc[-2] # 前一根 K 線
    cond1 = candle1['EMA18'] > candle1['EMA50'] > candle1['EMA100']
    cond2 = candle1['STOCH_%K(5,3,3)'] <= 30 or candle1['STOCH_%D(5,3,3)'] <= 30
    cond3 = candle2['Low'] < candle2['EMA50'] and candle2['Close'] > candle2['EMA50']
    return cond1 and cond2 and cond3

# 遍歷股票清單並進行篩選
for stock_code in stock_list:
    try: 
        price_chart_df = get_stock_price(stock_code)
        
        if check_bounce_EMA(price_chart_df):
            print("找到符合條件的股票：", stock_code)
    except Exception as e:
        print(f"處理 {stock_code} 時發生錯誤: {e}")

策略三：技術與基本面綜合篩選

此策略結合動能技術指標 (MACD, RSI) 與價值基本面指標 (P/E)，旨在尋找兼具成長潛力與價值被低估的股票。

1. 篩選條件

1. MACD > 0 (處於看漲動能)。
2. RSI(14) > 50 (價格動能正在增強)。
3. 本益比 (P/E Ratio) < 10 (可能價值被低估)。

2. Python 實作

# 安裝函式庫
!pip install pandas-ta

import pandas_ta as ta

# 遍歷並篩選股票
for ticker in sp500_tickers:
    try:
        # 獲取本益比
        pe_ratio = get_pe_ratio(ticker)
        if pe_ratio is None: continue

        # 檢查是否符合所有條件
        latest_data = historical_data.iloc[-1]
        if (latest_data['RSI14'] > 50) and \
           (latest_data['MACD'] > 0) and \
           (pe_ratio < 10):
            print(f"--- 找到符合條件的股票: {ticker} (P/E: {pe_ratio}) ---")
    except Exception as e:
        print(f"處理 {ticker} 時發生錯誤: {str(e)}")