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%
- 20日均线大于120日均线
选股逻辑分析
- 这个策略的逻辑是寻找那些均线密集的股票，这通常意味着股票价格比较稳定，且有较强的支撑和阻力。
- 换手率要求大于8%，表明股票的交易活跃度较高，可能有更多的机会。
- 20日均线大于120日均线，意味着短期趋势强于长期趋势，表明股票价格有上涨的潜力。
有何风险？
- 这个策略可能无法准确预测股票价格的走势，因为股票价格的走势受到许多因素的影响，包括市场情绪、公司业绩等。
- 如果股票价格突然大幅波动，可能会导致投资者的损失。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的均线作为筛选条件，以提高策略的准确性和稳定性。
- 可以考虑加入其他技术指标，如MACD、RSI等，以更好地判断股票价格的趋势和强度。
最终的选股逻辑
- 选取至少5根均线重合的股票
- 换手率要求大于8%
- 20日均线大于120日均线
- 可以考虑加入更多的均线作为筛选条件
- 可以考虑加入其他技术指标，如MACD、RSI等
python代码参考
import talib
def get_top_weighted_moving_average(prices, n):
# 计算n天的简单移动平均线
smas = talib.SMA(prices, timeperiod=n)
# 计算n天的加权移动平均线
wmas = talib.WMA(prices, timeperiod=n, weights=1/n)
# 返回n天的加权移动平均线
return wmas
def get_top_reversal_points(prices, n):
# 计算n天的收盘价
closes = prices
# 计算n天的收盘价移动平均线
smas = talib.SMA(closes, timeperiod=n)
# 计算n天的收盘价标准差
stds = talib.STDDEV(closes, timeperiod=n)
# 计算n天的收盘价的乖离率
deviations = closes - smas
deviations = deviations / stds
# 返回n天的收盘价乖离率的前n个最大值
return deviations.nsmallest(n)
def get_top_volume(prices, n):
# 计算n天的成交量
volumes = prices.diff()
# 计算n天的成交量移动平均线
smas = talib.SMA(volumes, timeperiod=n)
# 返回n天的成交量移动平均线
return smas
def get_top_weighted_volume(prices, n):
# 计算n天的成交量
volumes = prices.diff()
# 计算n天的成交量加权移动平均线
wmas = talib.WMA(volumes, timeperiod=n, weights=1/n)
# 返回n天的成交量加权移动平均线
return wmas
def get_top_trend(prices, n):
# 计算n天的收盘价
closes = prices
# 计算n天的收盘价移动平均线
smas = talib.SMA(closes, timeperiod=n)
# 计算n天的收盘价标准差
stds = talib.STDDEV(closes, timeperiod=n)
# 计算n天的收盘价的乖离率
deviations = closes - smas
deviations = deviations / stds
# 计算n天的收盘价的指数平滑移动平均线
emas = talib.EMA(closes, timeperiod=n)
# 计算n天的收盘价的指数平滑移动平均线的乖离率
emas_deviations = emas - closes
emas_deviations = emas_deviations / stds
# 返回n天的收盘价的指数平滑移动平均线的乖离率的前n个最大值
return emas_deviations.nsmallest(n)
def get_top_reversal_points_and_volume(prices, n):
# 计算n天的收盘价
closes = prices
# 计算n天的收盘价移动平均线
smas = talib.SMA(closes, timeperiod=n)
# 计算n天的收盘价标准
## 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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