问财量化选股策略逻辑
该选股策略选取振幅大于1、周线MA5金叉MA10、股价为18.5元的股票进行投资。此策略结合了股票价格和趋势的考虑，可以用于中长期投资。
选股逻辑分析
此选股逻辑主要从股票价格和趋势方面进行了考虑。选取振幅大于1，代表了股票价格的相对波动，选择周线MA5金叉MA10，代表了股票价格的上升趋势，再加上股价为18.5元的限定，更凸显出中长期投资的信心。
有何风险？
选股策略或许过于依赖技术指标和股价本身，可能会忽略公司基本面、行业发展趋势等因素的影响，需要进一步优化。
如何优化？
为避免忽略公司基本面的影响，我们可以结合其他指标或行业数据进行投资决策，如市盈率、市净率、行业指数等。同时，可以进行更加严格的风险控制，比如定期回顾投资组合并适时调整仓位分布等。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MA5金叉MA10、股价为18.5元的股票进行投资。需要结合其他指标或风控因素进行优化。
同花顺指标公式代码参考
- 均线公式：
- MA(N) = SUM(CLOSE, N) / N
- 振幅公式：
- AMP = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) * 100%
- 股价公式：
- CLOSE = 18.5
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,circ_mv,total_mv')['ts_code']:
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=pd.datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol')
if len(df) == 0:
continue
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
amplitude = (df['high'] - df['low']) / df['close'].shift(1)
if amplitude[-1] > 0.01 and ma5[-1] > ma10[-1] and df['close'][-1] == 18.5:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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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