问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 换手率>2%且<9%
- 归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是寻找那些至少有5根均线重合的股票，这些股票的换手率在2%到9%之间，并且归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%且小于等于100%。这个策略的目的是寻找那些具有稳定增长潜力的股票。
有何风险？
这个策略的风险在于它可能会忽略一些具有更高增长潜力的股票，因为它的筛选标准相对严格。此外，如果市场走势不利，这些股票可能会出现回调，从而导致投资者损失。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑增加更多的筛选标准，例如寻找那些具有高市盈率、低市净率和高股息率的股票。此外，可以考虑使用更多的技术指标来筛选股票，例如移动平均线、布林线和MACD等。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
import talib
def get_crossing_moving_average(prices, n):
"""
获取n根移动平均线的交叉点
"""
ma = talib.MA(prices, n)
for i in range(1, n):
if ma[i] > ma[i-1]:
return i
return None
def get_stable_growing_company(prices, earnings, growth):
"""
获取具有稳定增长潜力的公司
"""
if earnings[-1] < earnings[0]:
return False
if earnings[-1] / earnings[0] < growth:
return False
if len(prices) < 2:
return False
if len(prices) < 12:
return False
if get_crossing_moving_average(prices, 5) is None:
return False
if get_crossing_moving_average(prices, 10) is None:
return False
if get_crossing_moving_average(prices, 20) is None:
return False
if get_crossing_moving_average(prices, 30) is None:
return False
if get_crossing_moving_average(prices, 60) is None:
return False
if get_crossing_moving_average(prices, 120) is None:
return False
return True
def get_stable_growing_stocks(prices, earnings, growth):
"""
获取至少有5根均线重合的稳定增长潜力的公司
"""
stocks = []
for i in range(len(prices)):
if get_stable_growing_company(prices[i:], earnings[i:], growth[i:]):
stocks.append(i)
return stocks
def get_stocks_with_high_p_e_pb_roa(prices, earnings, growth, p_e, p_b, roa):
"""
获取具有高市盈率、低市净率和高股息率的公司
"""
stocks = []
for i in range(len(prices)):
if get_stable_growing_company(prices[i:], earnings[i:], growth[i:]):
stocks.append(i)
stocks = stocks[(prices[stocks] / prices[0]) > p_e]
stocks = stocks[(prices[stocks] / prices[0]) < p_b]
stocks = stocks[roa[stocks] > roa[0]]
return stocks
def get_stocks_with_strong_trend(prices, earnings, growth, macd, bollinger):
"""
获取具有强烈趋势的公司
"""
stocks = []
for i in range(len(prices)):
if get_stable_growing_company(prices[i:], earnings[i:], growth[i:]):
stocks.append(i)
stocks = stocks[(macd[stocks] > macd[0]) & (bollinger[stocks] > bollinger[0])]
return stocks
def get_stocks_with_low_risk(prices, earnings, growth, macd, bollinger, rsi):
"""
获取具有低风险的公司
"""
stocks = []
for i in range(len(prices)):
if get_stable_growing_company(prices[i:], earnings[i:], growth[i:]):
stocks.append(i)
stocks = stocks[(macd[stocks] > macd[0]) & (bollinger[stocks] > bollinger[0]) & (rsi[stocks] < 30)]
return stocks
def get_stocks_with_all筛选标准(prices, earnings, growth, macd, bollinger, rsi):
"""
## 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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