问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 昨天换手率＞8%
- 10日涨幅大于0小于35
选股逻辑分析
- 这个策略的逻辑是寻找均线密集的股票，这些股票通常代表着价格趋势的稳定性和较强的趋势力度。
- 换手率的要求是为了筛选出活跃的交易市场，避免僵尸股和冷门股。
- 10日涨幅的要求是为了筛选出有上涨潜力的股票，避免已经大幅上涨的股票。
有何风险？
- 这个策略的缺点是过于侧重于短期趋势，可能忽略长期趋势和公司的基本面。
- 如果股票的价格在短期内波动较大，可能会导致选出的股票数量较少，难以满足投资需求。
- 这个策略可能无法识别出市场热点和趋势，可能会错过一些有潜力的股票。
如何优化？
- 可以加入更多均线的条件，例如20日、60日均线等，以更好地反映股票的长期趋势。
- 可以加入财务数据的条件，例如市盈率、市净率等，以更好地评估股票的价值和风险。
- 可以加入技术指标的条件，例如MACD、布林线等，以更好地识别股票的趋势和买卖信号。
最终的选股逻辑
- 筛选出至少5根均线重合的股票
- 筛选出昨天换手率＞8%的股票
- 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
- 筛选出市盈率小于20、市净率小于1的股票
- 筛选出MACD金叉、布林线向上开口的股票
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def get_stock_data():
# 获取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
return data
def get_moving_average(data, n):
# 计算n日移动平均线
ma = talib.MA(data['close'], n)
return ma
def get_sma(data, n):
# 计算n日简单移动平均线
sma = talib.SMA(data['close'], n)
return sma
def get_macd(data):
# 计算MACD指标
ema12 = talib.EMA(data['close'], 12)
ema26 = talib.EMA(data['close'], 26)
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
return macd, macdsignal, macdhist
def get_bollinger(data):
# 计算布林线指标
upper, middle, lower = talib.BBANDS(data['close'], timeperiod=20)
return upper, middle, lower
def get_top_5_moving_average(data):
# 获取前5日移动平均线
ma5 = get_moving_average(data, 5)
ma10 = get_moving_average(data, 10)
ma20 = get_moving_average(data, 20)
ma30 = get_moving_average(data, 30)
ma60 = get_moving_average(data, 60)
return ma5, ma10, ma20, ma30, ma60
def get_top_5_sma(data):
# 获取前5日简单移动平均线
sma5 = get_sma(data, 5)
sma10 = get_sma(data, 10)
sma20 = get_sma(data, 20)
sma30 = get_sma(data, 30)
sma60 = get_sma(data, 60)
return sma5, sma10, sma20, sma30, sma60
def get_top_5_macd(data):
# 获取前5日MACD指标
macd5, macdsignal5, macdhist5 = get_macd(data)
return macd5, macdsignal5, macdhist5
def get_top_5_bollinger(data):
# 获取前5日布林线指标
upper5, middle5, lower5 = get_bollinger(data, 5)
return upper5, middle5, lower5
def get_top_5(data):
# 获取前5日的综合指标
ma5, ma10
## 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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