(同花顺量化)100亿市值以内的无亏损企业_、2021年、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

在问财量化选股策略中，我们采用了至少5根均线重合的股票作为筛选条件。具体来说，我们选取了5日、10日、20日、50日和200日均线，并要求它们在同一个时间点上重合。这个条件可以视为一个短期和中长期趋势的结合，因为短期均线通常反映市场的短期波动，而中长期均线则反映市场的长期趋势。

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于趋势的，因为只有在股票价格沿着均线的方向运动时，均线才会重合。因此，这个策略强调了股票价格的趋势性。同时，这个策略也考虑了股票的市值大小，因为只有市值在100亿以内的公司才能被纳入筛选范围。这可以确保我们关注的公司规模较小，可能更容易受到市场波动的影响。

然而，这个策略也存在一些风险。首先，如果股票价格在短期内出现剧烈波动，那么均线可能会失去其趋势性，导致无法准确地判断股票的价格走势。其次，如果股票的市值过大，那么它们可能不符合我们的筛选条件，从而被排除在外。最后，这个策略可能无法捕捉到一些短期交易机会，因为我们的筛选条件只考虑了中长期趋势。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：

1. 增加均线的数量：我们可以增加更多的均线，例如60日、90日、180日等，以更好地反映市场的不同时间周期。

2. 考虑均线的斜率：我们可以考虑均线的斜率，以更好地判断股票的趋势性。

3. 考虑其他指标：我们可以考虑其他指标，例如MACD、RSI等，以更好地判断股票的价格走势。

最终的选股逻辑

最终，我们的选股逻辑如下：

1. 选取市值在100亿以内的公司。

2. 选取至少5根均线重合的股票，包括5日、10日、20日、50日和200日均线。

3. 考虑均线的斜率和趋势性，以判断股票的价格走势。

4. 通过其他指标进行补充判断，以提高策略的准确性。

python代码参考

以下是基于问财的Python代码实现：

import tushare as ts

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

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票的代码和名称
stock_codes = pro.stock_basics().code.tolist()

# 筛选出市值在100亿以内的公司
filtered_codes = []
for code in stock_codes:
    if code in pro.stock_basic('MarketCap', 'CN001001001').code.tolist():
        filtered_codes.append(code)

# 筛选出至少5根均线重合的股票
filtered_codes = []
for code in filtered_codes:
    df = pro.stock_k_data(code=code, fields=['close'], start='2021-01-01', end='2021-12-31')
    if len(df) >= 5:
        for i in range(5):
            if df.iloc[i+1]['close'] == df.iloc[i]['close']:
                filtered_codes.append(code)
                break

# 输出筛选出的股票代码
print(filtered_codes)

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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