(同花顺量化)20日均线大于120日均线_、100亿市值以内的无亏损企业、至少5根均线重合

问财量化选股策略逻辑

1. 至少5根均线重合的股票: 这个逻辑表示股票的价格趋势较为稳定，因为至少5根均线代表了较长一段时间内的价格走势，如果这些均线能够重合在一起，说明价格波动较小，比较适合长期投资。

2. 100亿市值以内的无亏损企业: 这个逻辑表示公司的规模适中，且经营状况较好，没有亏损的情况，说明公司财务状况较为稳定。

3. 20日均线大于120日均线: 这个逻辑表示股票短期价格走势较强，长期价格走势较弱，可能适合短期投资。

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于价格趋势和公司财务状况来选择股票，可以筛选出较为稳定和有潜力的股票，但是也存在一定的风险。

有何风险？

1. 短期价格波动较大: 由于20日均线大于120日均线的条件，可能会选择短期价格走势较强，但长期价格走势较弱的股票，这可能导致短期投资风险较高。

2. 公司财务状况不稳定: 由于选择的是100亿市值以内的无亏损企业，可能会忽略一些财务状况较差的公司，这可能导致投资风险较高。

如何优化？

1. 选择更多的均线组合: 可以选择更多的均线组合来筛选股票，例如10日均线、20日均线、30日均线等，这样可以更好地判断股票的价格趋势和短期走势。

2. 考虑公司的盈利能力: 可以考虑公司的盈利能力来筛选股票，例如市盈率、市净率等，这样可以更好地判断公司的财务状况和投资价值。

最终的选股逻辑

1. 选择至少5根均线重合的股票。

2. 选择100亿市值以内的无亏损企业。

3. 选择20日均线大于120日均线的股票。

4. 选择市盈率小于20的股票。

5. 选择市净率小于1的股票。

python代码参考

import tushare as ts

# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 初始化pro接口
pro.set_token('your_token')

# 获取所有A股代码
 codes = pro.get_stock_basics().code.tolist()

# 获取所有A股的财务数据
df = pro.query('ts_code in %s' % codes, fields=['ts_code', 'name', 'pe', 'pb']).sort_values(by=['pe', 'pb'], ascending=[False, False])

# 筛选出至少5根均线重合的股票
df = df[df['pe'] < 20]['pb'] < 1]['ts_code'].unique()

# 筛选出100亿市值以内的无亏损企业
df = df[df['市值'] <= 1000000000]['name'].unique()

# 筛选出20日均线大于120日均线的股票
df = df[df['20ma'] > df['120ma']]

# 筛选出市盈率小于20的股票
df = df[df['pe'] < 20]

# 筛选出市净率小于1的股票
df = df[df['pb'] < 1]

# 输出符合条件的股票代码
print(df.index.tolist())

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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