问财量化选股策略逻辑
股票均价在五日均线之上，这个逻辑主要是为了筛选出当前走势较好的股票。
证券股除外，这是因为证券股往往受到政策和市场环境的影响较大，波动性较大，不适合长期投资。
开盘涨幅大于小于5%，这个逻辑主要是为了筛选出在当天交易中表现较好的股票。
以上三个条件组合起来，可以筛选出在当天交易中表现较好且走势稳定的股票。
选股逻辑分析
这样的选股逻辑优点是简单明了，易于理解和执行。缺点是可能会错过一些短期内涨幅较大的股票，而且对于一些特殊情况（如市场突然大幅下跌等）可能无法有效应对。
有何风险？
主要的风险有两点：
- 股票价格受多种因素影响，不能完全预测未来的价格变化。
- 如果市场的整体趋势不利于上涨，那么这种选股逻辑可能效果不佳。
如何优化？
一种可能的优化方式是在开盘涨幅大于小于5%的基础上，再加上收盘价是否高于五日均线的条件，这样可以筛选出在当天交易中表现较好且走势稳定的股票，并且能够一定程度上避免错过一些短期涨幅较大的股票。
另一种可能的优化方式是在开盘涨幅大于小于5%的基础上，再加上五日均线上涨率是否超过某个阈值的条件，这样可以在一定程度上避免错过那些走势较强的股票。
最终的选股逻辑
综合上述的两种优化方式，我建议的最终选股逻辑如下：
select * from stocks
where close_price > avg_close_price_of_last_5_days and
close_price >= open_price + 0.05 * (close_price - open_price) and
avg_daily_change_rate_of_last_5_days > 0.05
其中，stocks 是股票数据表，avg_close_price_of_last_5_days 和 avg_daily_change_rate_of_last_5_days 分别表示最近五天的平均收盘价和平均每日价格变动率。
常见问题
- 什么是开盘涨幅？
- 什么是五日均线？
- 什么是平均每日价格变动率？
python代码参考
import pandas as pd
# 假设df是股票数据
df = pd.read_csv('stocks.csv')
# 筛选出开盘涨幅大于5%的股票
df = df[df['open_price'] > df['close_price'].rolling(window=5).mean
## 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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。