问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要找到至少5根均线重合的股票。这可以通过计算股票的均线数量来实现。具体来说，我们可以使用以下代码来计算股票的均线数量：
def count均线数量(df):
# 计算股票的均线数量
n = df['close'].rolling(window=20).mean().count()
return n
接下来，我们需要找到9点25分涨幅小于6%的股票。这可以通过计算股票的涨幅来实现。具体来说，我们可以使用以下代码来计算股票的涨幅：
def calculate_gain(df):
# 计算股票的涨幅
gain = df['close'].pct_change()
return gain
最后，我们需要找到规模2亿以上的股票。这可以通过筛选股票的流通市值来实现。具体来说，我们可以使用以下代码来筛选股票的流通市值：
def filter_size(df):
# 筛选出流通市值大于等于2亿的股票
size = df['流通市值'].apply(lambda x: x >= 2000000000)
return size
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是：首先，找到至少5根均线重合的股票；其次，找到9点25分涨幅小于6%的股票；最后，筛选出规模2亿以上的股票。这个策略的目的是找到那些具有较强趋势和规模的股票。
有何风险？
这个策略的风险在于，它可能会选择到一些价格波动较小的股票，而不是那些具有较强趋势和规模的股票。此外，如果市场走势不利，这个策略可能会选择到一些表现不佳的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑使用更多的技术指标来筛选股票，例如MACD、RSI等。此外，我们还可以考虑使用更多的筛选条件，例如行业、盈利能力等。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def final_strategy(df):
# 计算股票的均线数量
n = count均线数量(df)
# 计算股票的涨幅
gain = calculate_gain(df)
# 筛选出流通市值大于等于2亿的股票
size = filter_size(df)
# 将所有筛选条件组合在一起
result = df[(n >= 5) & (gain < 0.06) & (size)]
return result
python代码参考
def count均线数量(df):
# 计算股票的均线数量
n = df['close'].rolling(window=20).mean().count()
return n
def calculate_gain(df):
# 计算股票的涨幅
gain = df['close'].pct_change()
return gain
def filter_size(df):
# 筛选出流通市值大于等于2亿的股票
size = df['流通市值'].apply(lambda x: x >= 2000000000)
return size
def final_strategy(df):
# 计算股票的均线数量
n = count均线数量(df)
# 计算股票的涨幅
gain = calculate_gain(df)
# 筛选出流通市值大于等于2亿的股票
size = filter_size(df)
# 将所有筛选条件组合在一起
result = df[(n >= 5) & (gain < 0.06) & (size)]
return result
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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