问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要找到至少5根均线重合的股票。这可以通过计算股票的均线数量来实现。具体来说，我们可以使用以下代码来计算股票的均线数量：
def get_line_count(df):
line_count = 0
for i in range(1, len(df.columns)):
if df.columns[i] == 'close':
line_count += 1
return line_count
接下来，我们需要找到价格小于12的股票。这可以通过筛选出价格小于12的股票来实现。具体来说，我们可以使用以下代码来筛选出价格小于12的股票：
def get_price_less_than_12(df):
return df['close'] < 12
接下来，我们需要找到10日涨幅大于0小于35的股票。这可以通过筛选出10日涨幅大于0小于35的股票来实现。具体来说，我们可以使用以下代码来筛选出10日涨幅大于0小于35的股票：
def get_10_day_gain_less_than_35(df):
return df['close'].pct_change(10) > 0 and df['close'].pct_change(10) < 35
最后，我们需要找到至少5根均线重合、价格小于12、10日涨幅大于0小于35的股票。这可以通过将上述三个筛选条件组合在一起来实现。具体来说，我们可以使用以下代码来找到至少5根均线重合、价格小于12、10日涨幅大于0小于35的股票：
def get筛选条件的股票(df):
return df[(get_line_count(df) >= 5) & (get_price_less_than_12(df)) & (get_10_day_gain_less_than_35(df))]
选股逻辑分析
该策略的逻辑是找到至少5根均线重合、价格小于12、10日涨幅大于0小于35的股票。这种策略的优点是它可以帮助我们找到一些具有较强趋势的股票，这些股票的价格相对较低，因此可能具有较高的投资回报。然而，该策略的缺点是它可能会漏掉一些股票，这些股票虽然不符合上述筛选条件，但仍然具有投资价值。此外，该策略可能会过度依赖于技术指标，因此可能会导致一些误判。
有何
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select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
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