问财量化选股策略逻辑
首先，我们定义一个函数来筛选满足条件的股票。该函数接受以下参数：
- 上证指数的收盘价
- 上证指数的5日均线、10日均线、20日均线、30日均线、60日均线的收盘价
- 上证指数的9点25分涨幅限制（小于6%）
函数将返回一个包含符合条件的股票的列表。
def select_stock_close_prices(index_prices, ma5_prices, ma10_prices, ma20_prices, ma30_prices, ma60_prices, min_gain):
# 计算指数的收盘价
index_close_prices = index_prices[-1:]
# 计算5日、10日、20日、30日、60日均线的收盘价
ma5_prices = ma5_prices[-1:]
ma10_prices = ma10_prices[-1:]
ma20_prices = ma20_prices[-1:]
ma30_prices = ma30_prices[-1:]
ma60_prices = ma60_prices[-1:]
# 筛选出涨幅小于6%的股票
stock_prices = []
for price in index_close_prices:
if price > index_close_prices[-1] * (1 + min_gain):
stock_prices.append(price)
# 筛选出至少5根均线重合的股票
stock_prices = [price for price in stock_prices if len(set(stock_prices[:5])) == 5]
return stock_prices
选股逻辑分析
这个策略通过筛选满足以下条件的股票来实现：
- 上证指数的收盘价在9点25分的涨幅小于6%
- 股票的收盘价至少有5根均线重合
- 股票的规模大于2亿
有何风险？
这个策略的潜在风险包括：
- 上证指数的9点25分涨幅限制可能不准确，导致筛选出的股票数量较少或过多。
- 一些股票可能不符合“至少5根均线重合”的条件，导致漏掉了一些优质股票。
- 一些股票的规模可能不符合“规模大于2亿”的条件，导致筛选出的股票数量较少。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑以下方法：
-
尝试使用
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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