问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 10日涨幅大于0小于35
- 股票均价站在五日均线之上
选股逻辑分析
这个策略看起来比较基础，主要考虑了股票的短期趋势和均线的排列情况。首先，筛选出至少5根均线重合的股票，意味着这些股票的短期趋势比较稳定，没有出现大幅的波动。其次，要求10日涨幅大于0小于35，这意味着股票的短期表现良好，但没有出现过大的涨幅。最后，股票均价站在五日均线之上，意味着股票的价格走势相对稳定，没有出现大幅的下跌。
有何风险？
这个策略的风险主要来自于市场波动和股票选择的准确性。首先，市场波动可能会导致股票价格的大幅波动，使得一些符合策略条件的股票无法获得足够的涨幅。其次，策略的准确性也受到股票选择的影响，如果选择的股票不符合策略条件，那么即使符合其他条件的股票也可能无法获得足够的涨幅。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 选择更多的均线，例如10日、20日、30日等，以更好地反映股票的中期趋势。
- 将策略的时间周期延长，例如选择60日涨幅大于0小于35等，以更好地反映股票的长期趋势。
- 将策略的条件放宽，例如将股票均价站在五日均线之上改为站在十日均线之上等，以增加策略的适用性。
最终的选股逻辑
- 筛选出至少5根均线重合的股票
- 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
- 筛选出股票均价站在十日均线之上的股票
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 设置token
pro.set_token('your_token')
# 初始化pandas
import pandas as pd
# 获取所有股票数据
df = pro.realtime_quotes()
# 筛选出至少5根均线重合的股票
df = df[df['close'].rolling(window=5).count() >= 5]
# 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
df = df[df['pct_chg'].abs() > 0 and df['pct_chg'] < 35]
# 筛选出股票均价站在十日均线之上的股票
df = df[df['close'] > df['close'].rolling(window=10).mean()]
# 将数据转换为pandas dataframe
df = pd.DataFrame(df)
# 输出结果
print(df)
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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