问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 开盘价在十日线左右
- 2019分红比例＞25%
选股逻辑分析
- 这个策略基于均线的重合和分红比例的考虑，可能更偏向于长期稳健的投资者。
- 5根均线重合意味着股票的价格趋势比较稳定，可以减少短期波动的风险。
- 开盘价在十日线左右意味着股票的价格相对比较合理，没有被高估或低估。
- 2019分红比例＞25%意味着公司比较注重分红，可能对长期投资者更有吸引力。
有何风险？
- 这个策略可能无法捕捉到短期市场波动的机会。
- 由于只考虑了均线和分红比例两个因素，可能无法完全反映股票的真实价值。
- 在实际操作中，需要对股票进行进一步的分析和筛选，以降低风险。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的量化指标，如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的价值。
- 可以通过加入技术指标，如MACD、布林线等，来更好地捕捉市场机会。
- 可以考虑加入市场情绪指标，如换手率、量能等，来更好地判断市场走势。
最终的选股逻辑
- 选取至少5根均线重合的股票。
- 选取开盘价在十日线左右的股票。
- 选取2019分红比例＞25%的股票。
- 加入市盈率、市净率等量化指标。
- 加入MACD、布林线等技术指标。
- 加入换手率、量能等市场情绪指标。
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于筛选符合以上策略的股票：
import talib
import pandas as pd
def get_5均线股票(data):
# 获取股票的收盘价和时间序列
close_prices = data['close']
time_series = data.index
# 计算5日、10日、20日、60日和120日均线
ma5 = talib.MA(close_prices, time_series.index[0] - 4)
ma10 = talib.MA(close_prices, time_series.index[0] - 5)
ma20 = talib.MA(close_prices, time_series.index[0] - 6)
ma60 = talib.MA(close_prices, time_series.index[0] - 12)
ma120 = talib.MA(close_prices, time_series.index[0] - 24)
# 筛选出5日、10日、20日、60日和120日均线重合的股票
filtered_data = data[(ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (ma20 > ma60) & (ma60 > ma120)]
return filtered_data
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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