问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 20日均线大于120日均线
- 2019分红比例＞25%
选股逻辑分析
- 第一条均线重合的条件可以筛选出长期趋势较为平缓的股票，避免过于激进的走势。
- 第二条均线重合的条件可以筛选出中期趋势较为稳定的股票，避免过于波动的走势。
- 第三条分红比例大于25%的条件可以筛选出具有较高股息回报的股票，增加投资的安全性。
有何风险？
- 该策略过于保守，可能会错失一些具有较高增长潜力的股票。
- 该策略可能会过于注重长期趋势和股息回报，而忽略了短期市场波动的影响。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的均线重合条件，以筛选出更加符合要求的股票。
- 可以考虑加入更多的财务指标，以筛选出具有更高投资价值的股票。
最终的选股逻辑
- 筛选出至少5根均线重合的股票
- 筛选出20日均线大于120日均线的股票
- 筛选出2019分红比例大于25%的股票
- 在以上条件都满足的情况下，筛选出符合要求的股票
python代码参考
- 以下代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整
import talib
def get_rolling_mavg(c, n):
# 获取n天的滚动平均值
ma = talib.MA(c, n)
return ma
def get_rolling_std(c, n):
# 获取n天的滚动标准差
std = talib.STDDEV(c, n)
return std
def get_rolling_max(c, n):
# 获取n天的滚动最大值
max = talib.MAX(c, n)
return max
def get_rolling_min(c, n):
# 获取n天的滚动最小值
min = talib.MIN(c, n)
return min
def get_rolling_correlation(c1, c2, n):
# 获取n天的滚动相关系数
corr = talib.CORREL(c1, c2, n)
return
## 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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