问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 昨日非涨停板
- 2019分红比例＞25%
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于以下三个条件来筛选股票：
- 股票至少有5根均线重合，这表明股票的价格趋势比较稳定，而且可能有较强的支撑和阻力位。
- 股票昨日没有涨停板，这表明股票的价格波动相对较小，不太容易受到市场情绪的影响。
- 2019年公司的分红比例大于25%，这表明公司对股东的回报比较丰厚，可能是一个比较好的投资标的。
有何风险？
这个策略的局限性在于，它只考虑了股票的基本面因素，没有考虑市场情绪和其他外部因素的影响。此外，如果股票的价格趋势不稳定，即使有均线重合的情况，也可能无法获得较好的投资回报。
如何优化？
为了提高这个策略的准确性和稳定性，可以考虑加入更多的技术分析指标和市场情绪指标，例如布林线、MACD等。此外，可以考虑加入一些过滤条件，例如股票的市值、市盈率等，以进一步筛选出更优质的股票。
最终的选股逻辑
import talib
def get_stock筛选条件():
# 获取所有A股股票的代码和基本信息
stock_codes = get_stock_codes()
stock_data = get_stock_data(stock_codes)
# 筛选出至少5根均线重合的股票
stock_data = stock_data[stock_data['MA20'] > stock_data['MA50'] > stock_data['MA100']]
stock_data = stock_data[stock_data['MA20'] > stock_data['MA60'] > stock_data['MA120']]
stock_data = stock_data[stock_data['MA20'] > stock_data['MA90'] > stock_data['MA180']]
stock_data = stock_data[stock_data['MA20'] > stock_data['MA10'] > stock_data['MA150']]
stock_data = stock_data[stock_data['MA20'] > stock_data['MA60'] > stock_data['MA120']]
stock_data = stock_data[stock_data['MA20'] > stock_data['MA90'] > stock_data['MA
## 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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