问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万、今日均线向上发散的股票为基本条件。
选股逻辑分析
该选股策略将技术指标和交易情况进行结合，通过考察振幅、成交量和均线情况，筛选出波动较大、市场热度较高、未来发展势头较好的股票。
有何风险？
该选股逻辑忽略了股票的基本面情况，同时均线向上发散并不能直接反映公司质量和未来发展。
如何优化？
可以将均线向上发散结合其它技术指标或基本面条件一同考察，如MACD、KDJ以及PE、PB、ROE等。同时，可以增加技术指标和基本面条件的权重设置，以更全面地考察股票情况。
最终的选股逻辑
本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、昨日成交额大于6千万、今日均线向上发散的股票为选取对象。
同花顺指标公式代码参考
//计算振幅
(HIGH-LOW)/OPEN
//计算昨日成交额
REF(VOL,1)
//计算均线向上发散
MA(CLOSE,5) > MA(CLOSE,10) AND MA(CLOSE,10) > MA(CLOSE,20) AND MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE,30) AND MA(CLOSE,30) > MA(CLOSE,60)
python代码参考
import tushare as ts
# 读取股票数据
data = ts.get_stock_basics()
# 筛选条件1：振幅大于1
now_data = ts.get_today_all()
amplitude = (now_data['high'] - now_data['low']) / now_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = now_data['volume'] > 60000000
# 筛选条件3：今日均线向上发散
ma5_bool = now_data['open'] > now_data['ma5']
ma10_bool = now_data['open'] > now_data['ma10']
ma20_bool = now_data['open'] > now_data['ma20']
ma30_bool = now_data['open'] > now_data['ma30']
ma60_bool = now_data['open'] > now_data['ma60']
ma_bool = ma5_bool & ma10_bool & ma20_bool & ma30_bool & ma60_bool
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & ma_bool & data_result
# 输出结果
print(result)
## 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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