问财量化选股策略逻辑
1. 至少5根均线重合的股票
在问财量化中，我们可以使用 ma 模块来计算股票的均线。具体来说，我们可以计算股票的 5 日、10 日、20 日、30 日、60 日均线。如果这些均线在某一天重合，那么就说明该股票的短期和中期趋势可能一致，具有一定的投资价值。
因此，我们可以使用以下代码来筛选出至少5根均线重合的股票：
import talib
def has_converged(c, fast ma, slow ma):
# 计算快线和慢线的差值
diff = fast ma - slow ma
# 如果差值在一段时间内保持在0附近，则认为均线已经重合
converge = talib.COUNT(diff, timeperiod=10) >= 5
return converge
2. 下午大单净流入
我们可以使用 ta 模块中的 get_k_data 函数来获取股票的分时数据。然后，我们可以使用以下代码来筛选出下午大单净流入的股票：
import talib
def has_net_inflow(c, timeperiod=60):
# 计算股票在下午的净流入量
net_inflow = talib.MA(c, timeperiod, offset=12, ftype='ema')
# 如果净流入量在一段时间内保持为正，则认为下午有大单净流入
inflow = net_inflow[-1] > 0
return inflow
3. 2019分红比例＞25%
我们可以使用 pandas 模块中的 read_csv 函数来读取分红数据。然后，我们可以使用以下代码来筛选出2019年分红比例大于25%的股票：
import pandas as pd
def has_high_dividend(c):
# 读取分红数据
df = pd.read_csv('dividend_data.csv')
# 计算股票的2019年分红比例
dividend = df[df['year'] == 2019]['dividend'].sum() / df[df['year'] == 2019]['total'] * 100
# 如果分红
## 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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