问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取满足振幅大于1、今日最大跌幅小于-4且大于-5、昨日股价大于250日均线的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略主要关注了市场表现和历史走势。振幅大于1、今日最大跌幅小于-4且大于-5反映了当前市场的表现，昨日股价大于250日均线则表明该股票历史长期表现较好。本选股策略主要关注市场表现和历史走势，可以为股票投资提供多方面的信息。
有何风险？
本选股策略的风险主要来自于市场表现和历史走势的风险。当股票的市场表现和历史走势发生变化时，可能会错误地选取投资标的。此外，选股逻辑简单，仅考虑了部分因素，对于更复杂的市场情况可能会失去适应性。
如何优化？
本选股策略可以加入其他的技术指标，如MACD、RSI等指标，来综合评估股票的市场表现和趋势走势。同时还可以加入基本面数据，如市值、PE、PB等指标来综合评估股票的投资价值。
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；
- 今日最大跌幅小于-4且大于-5；
- 昨日收盘价大于250日均线。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标：250日均线
REF(CLOSE,250)
python代码参考
import tushare as ts
# 判断是否满足选股逻辑
def select_logic(stock):
# 振幅
df = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if df.iloc[-1]['high'] - df.iloc[-1]['low'] <= df.iloc[-2]['close'] * 0.01:
return False
# 今日最大跌幅
if df.iloc[-1]['low'] > df.iloc[-2]['close'] * 0.96:
return False
# 昨日收盘价大于250日均线
ma250 = ts.get_k_data(stock, ktype='D', autype='qfq', ma=[250])['ma250'].iloc[-1]
if df.iloc[-2]['close'] <= ma250:
return False
return True
# 选取满足条件的股票
def select_stock():
selected_stocks = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for stock in all_stocks.index:
if all_stocks.loc[stock, 'name'][0] == '*':
continue
if all_stocks.loc[stock, 'outstanding'] * all_stocks.loc[stock, 'price'] > 1000:
continue
if all_stocks.loc[stock, 'pb'] < 0 or all_stocks.loc[stock, 'pe'] < 0:
continue
if not select_logic(stock):
continue
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
print(select_stock())
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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