问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0.05、至少5根均线重合的股票。
选股逻辑分析
振幅大于1、大单净量大于0.05可以反映出市场情绪和资金的变化情况，同时至少5根均线重合表明股票处于技术面较为稳定的情况。通过综合考虑市场情绪、资金、技术面等多方面因素，筛选符合条件的个股，有望获得较好的收益。
有何风险？
本策略仍然忽视了公司业绩和基本面等因素，只依赖于交易数据，可能会忽视有些潜力股；同时，均线重合只是一个技术分析的指标，不一定能完全反映实际情况，而且上涨或下跌趋势短期内可能发生变化。
如何优化？
同样可以引入更多别的指标，如财务指标、板块分析等更加综合的因素来进行选股。同时，在技术面的选股方面，可以加入更加科学的指标如MACD、KDJ等来对股票趋势进行更加准确的判断。最终根据每个指标的权重综合进行选股。
最终的选股逻辑
本选股策略的筛选逻辑为：振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0.05、至少5根均线重合的股票。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import pandas as pd
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选条件1：振幅大于1
df['AMPLITUTE'] = df.apply(lambda row: max(row['HIGH'] - row['LOW'], abs(row['HIGH'] - row['PREV_CLOSE']), abs(row['LOW'] - row['PREV_CLOSE'])), axis=1)
df = df[(abs(df['HIGH'] - df['PREV_CLOSE']) > df['AMPLITUTE']) & (abs(df['LOW'] - df['PREV_CLOSE']) > df['AMPLITUTE'])]
# 筛选条件2：连续3天以上大单净量大于0.05
df['NET_VOLUME_3DAYS'] = df['NET_VOLUME'].rolling(3).sum()
df = df[df['NET_VOLUME_3DAYS'] > 0.05]
# 筛选条件3：至少5根均线重合
ma_list = [5, 10, 20, 30, 60]
for ma in ma_list:
df['MA_'+str(ma)] = df['CLOSE'].rolling(ma).mean()
df = df[(df['CLOSE'] > df['MA_5']) & (df['CLOSE'] > df['MA_10']) & (df['CLOSE'] > df['MA_20']) & (df['CLOSE'] > df['MA_30']) & (df['CLOSE'] > df['MA_60'])]
# 输出选股数据
print(df)
## 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？
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