问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 圆弧形
- 10日涨幅大于0小于35
选股逻辑分析
这个策略基于以下三个条件来筛选股票：
- 股票至少有5根均线重合，这表明股票价格在短期内可能形成了一个比较稳定的趋势。
- 股票价格正在形成一个圆弧形，这表明股票价格在未来可能会出现较大的变化。
- 股票在过去10天内的涨幅大于0小于35，这表明股票价格在短期内可能有一定的上涨趋势。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括：
- 选择的股票数量可能较少，导致无法获得足够的投资组合分散。
- 选择的股票可能不符合投资者的风险偏好和投资目标。
- 策略可能无法准确预测股票价格的变化趋势，导致投资失误。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 增加筛选条件的数量，例如增加更多的均线数量或者考虑其他技术指标。
- 将筛选条件的时间范围延长或缩短，以适应不同的市场环境。
- 使用机器学习算法来预测股票价格的变化趋势，以提高策略的准确性。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 获取所有A股股票的收盘价和时间序列数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选出至少5根均线重合的股票
filtered_data = filter_stocks(stock_data, n=5)
# 筛选出圆弧形的股票
弧形_data = filter_curves(filtered_data, threshold=0.1)
# 筛选出过去10天涨幅大于0小于35的股票
filtered_data = filter_trend(filtered_data, threshold=0.1, window=10)
# 返回符合条件的股票列表
return filtered_data
python代码参考
def get_stock_data():
# 获取所有A股股票的收盘价和时间序列数据
# 请根据实际情况替换为自己的数据源
import pandas as pd
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
return df
def filter_stocks(data, n):
# 筛选出至少n根均线重合的股票
# 请根据实际情况替换为自己的均线计算方法
filtered_data = data.copy()
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA1'] - filtered_data['MA2']) / filtered_data['MA2'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA2'] - filtered_data['MA3']) / filtered_data['MA3'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA3'] - filtered_data['MA4']) / filtered_data['MA4'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA4'] - filtered_data['MA5']) / filtered_data['MA5'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA5'] - filtered_data['MA6']) / filtered_data['MA6'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA6'] - filtered_data['MA7']) / filtered_data['MA7'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA7'] - filtered_data['MA8']) / filtered_data['MA8'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA8'] - filtered_data['MA9']) / filtered_data['MA9'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA9'] - filtered_data['MA10']) / filtered_data['MA10'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA10'] - filtered_data['MA11']) / filtered_data['MA11'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA11'] - filtered_data['MA12']) / filtered_data['MA12'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA12'] - filtered_data['MA13']) / filtered_data['MA13'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA13'] - filtered_data['MA14']) / filtered_data['MA14'] > 0.05]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['MA14'] - filtered_data['MA15']) / filtered_data['MA15'] >
## 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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