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、至少5根均线重合的股票为选股对象。
选股逻辑分析
振幅大、昨日成交额大以及均线重合可以筛选出波动较大、交易活跃、平稳的股票。均线重合可以反映该股票趋势较为平缓。选择这些股票即为寻找可靠的、低风险的投资机会。
有何风险？
选股逻辑依据的是短期的技术面指标，可能不能反映该股票的基本面实力。在市场波动较大的情况下，该选股策略仍然有较大的风险。同时，该选股策略可能会筛选一些波动性较低的股票，收益可能相对较低。
如何优化？
应该加入基本面分析指标，如财务数据等基本面指标，更全面地进行分析。与此同时，可以加入其他技术分析指标，如KD指标等，以协助判断该股是否达到买入点。
最终的选股逻辑
将本选股策略的最终逻辑定为筛选振幅大于1、昨日成交额大于6千万、至少5根均线重合的股票为选取对象，并加入基本面分析和技术分析条件。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 0.01
// 筛选昨日成交额大于6千万的股票
last_day_vol_bool = VOLUME > 60000000
// 筛选至少5根均线重合的股票
ma5 = MA(CLOSE, 5)
ma10 = MA(CLOSE, 10)
ma20 = MA(CLOSE, 20)
ma30 = MA(CLOSE, 30)
ma60 = MA(CLOSE, 60)
ma_bool = (ma5 == ma10) & (ma10 == ma20) & (ma20 == ma30) & (ma30 == ma60)
// 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & ma_bool
// 输出结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 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：至少5根均线重合的股票
ma5 = now_data['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = now_data['close'].rolling(window=10).mean()
ma20 = now_data['close'].rolling(window=20).mean()
ma30 = now_data['close'].rolling(window=30).mean()
ma60 = now_data['close'].rolling(window=60).mean()
ma_bool = (ma5 == ma10) & (ma10 == ma20) & (ma20 == ma30) & (ma30 == ma60)
# 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & ma_bool
# 筛选结果
final_result = now_data.loc[result]
# 输出结果
print(final_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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