问财量化选股策略逻辑
首先，我们选择至少5根均线重合的股票，这表明股票价格在不同时间段内的趋势比较稳定，可以减少价格波动对投资的影响。接下来，我们选择股价为18.5元的股票，这表明我们希望选择价格适中的股票，避免高估或低估的情况。最后，我们选择9点25分涨幅小于6%的股票，这表明股票价格在开盘后的表现相对稳定，可以减少市场波动对投资的影响。
选股逻辑分析
以上三个条件组合在一起，可以筛选出具有稳定趋势、适中价格和稳定开盘表现的股票。这些股票可能更适合长期投资，因为它们的价格波动较小，且在开盘后的表现相对稳定。
然而，以上三个条件也存在一定的风险。首先，如果股票价格在不同时间段内的趋势不稳定，那么投资者可能会面临较大的价格波动风险。其次，如果股票价格过高或过低，那么投资者可能会面临较大的价值投资风险。最后，如果股票在开盘后的表现不稳定，那么投资者可能会面临较大的市场风险。
如何优化？
为了优化以上选股逻辑，我们可以考虑增加更多的条件来筛选股票。例如，我们可以选择市盈率（P/E）适中的股票，或者选择具有较高股息收益率的股票。这些条件可以帮助我们筛选出更加优质的股票，从而降低投资风险。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 选择至少5根均线重合的股票；
- 选择股价为18.5元的股票；
- 选择9点25分涨幅小于6%的股票；
- 选择市盈率适中的股票；
- 选择具有较高股息收益率的股票。
以下是python代码参考：
import talib
def get_stock_data():
# 获取股票数据
# ...
def get_rolling_average(data, n):
# 计算股票价格的n日滚动平均值
# ...
def get_crossed_moving_average(data1, data2, n):
# 判断股票价格是否穿越n日移动平均线
# ...
def get_stable_stock(data, n1, n2, n3):
# 筛选出至少n1日均线重合、n2日股价为18.5元、n3日涨幅小于6%的股票
# ...
# 测试代码
data = get_stock_data()
rolling_average1 = get_rolling_average(data, 5)
rolling_average2 = get_rolling_average(data, 10)
rolling_average3 = get_rolling_average(data, 20)
crossed_moving_average1 = get_crossed_moving_average(rolling_average1, rolling_average2, 3)
crossed_moving_average2 = get_crossed_moving_average(rolling_average2, rolling_average3, 5)
stable_stock = get_stable_stock(data, 5, 10, 15)
# 输出结果
print("稳定股票：", stable_stock)
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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