问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取满足振幅大于1、今日均线向上发散、至少5根均线重合的股票作为投资标的
选股逻辑分析
选股逻辑通过振幅指标判断波动性，通过均线和价格指标判断趋势，同时考虑均线的重合情况，以避免轻易出现交叉点产生假信号
有何风险？
该选股策略过度稳定，无法及时响应市场变化，许多金融信息难以量化，影响股票选取的准确性。
如何优化？
应考虑市场影响因素，及时跟进企业的新闻，进一步细化选股逻辑，充分考察企业竞争力和财务情况等。
最终的选股逻辑
本选股策略选取满足以下条件的股票：
- 振幅大于1
- 今日收盘价上穿本周的均线
- 连续至少5根均线重合
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式代码：
//计算振幅
ACC = 100*(HIGH - LOW)/REF(CLOSE,1);
//计算5个、10个、15个…均线的金叉
MA5_c = CROSS(MA(CLOSE,5), MA(CLOSE,10));
MA10_c = CROSS(MA(CLOSE,10), MA(CLOSE,15));
...
//判断金叉数量是否大于等于5
N = MA5_c + MA10_c + ... >= 5;
//选取符合条件的股票
CONDITION = ACC>1 AND CROSS(CLOSE,MA(CLOSE, 5)) AND N;
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def select_stock(market='sh'):
selected_stocks = pd.DataFrame(columns=["amplitude", "code"])
for stock in ts.get_stock_basics().index:
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'code'][0:2] == '60' or \
ts.get_stock_basics().loc[stock, 'code'][0] == '0':
continue
data = ts.get_k_data(stock, start='2021-01-01', end='2021-06-30', ktype='D', autype='qfq')
if len(data) != 120:
continue
if data["amplitude"][-1] < 1:
continue
ma_week = data["close"].rolling(window=5).mean()
if not (data["close"][-1] > ma_week[-1] and data["close"][-1] > data["close"][-2]):
continue
ma_cross = []
for i in range(5, 35, 5):
ma_cross.append(sum(data["close"].rolling(window=i).mean() > ma_week.rolling(window=i).mean()) >= 5)
if sum(ma_cross) < 1:
continue
selected_stocks = selected_stocks.append({
"amplitude": data["amplitude"][-1],
"code": stock
}, ignore_index=True)
return selected_stocks
print(select_stock(market='sz'))
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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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