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价格与5条不同时间段的移动平均线之间的距离来实现。如果价格与5条均线之间的距离都在一个很小的范围内，则可以认为这些均线重合。
其次，我们需要找到昨日非涨停板的股票。这可以通过检查股票是否在昨日进行了交易以及是否是非涨停板来实现。
最后，我们需要找到9点25分涨幅小于6%的股票。这可以通过计算股票在9点25分的开盘价与昨日收盘价之间的涨幅，并将其与6%进行比较来实现。
选股逻辑分析
以上三个条件可以有效地筛选出一些具有潜力的股票。首先，均线重合可以表明股票的价格波动较小，可能处于一个相对稳定的阶段。其次，昨日非涨停板可以表明股票没有被过度炒作，可能具有较好的投资价值。最后，9点25分涨幅小于6%可以表明股票的价格波动较小，可能具有较好的投资价值。
然而，这些条件也存在一定的风险。首先，均线重合可能会导致股票的价格波动较小，从而降低股票的投资价值。其次，昨日非涨停板并不能保证股票一定具有投资价值，因为股票的价格也可能受到其他因素的影响。最后，9点25分涨幅小于6%也不能保证股票一定具有投资价值，因为股票的价格也可能受到其他因素的影响。
如何优化？
为了优化以上策略，我们可以考虑以下几点：
- 将均线的时间段延长或缩短，以适应不同的市场环境。
- 将昨日非涨停板的条件改为昨日收盘价涨幅小于6%，以更好地反映股票的价格波动。
- 将9点25分涨幅小于6%的条件改为股票价格在9点25分的开盘价与昨日收盘价之间的涨幅小于6%，以更好地反映股票的价格波动。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
- 计算股票价格与5条不同时间段的移动平均线之间的距离，并将距离限制在较小的范围内。
- 检查股票是否在昨日进行了交易以及是否是非涨停板。
- 计算股票在9点25分的开盘价与昨日收盘价之间的涨幅，并将其与6%进行比较。
python代码参考
以下是实现以上策略的python代码：
import talib
def get_rolling_mean(prices, n
## 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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