问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 集中度70<20%
- 高点为两日最高
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是寻找那些均线密集度较高，且在短期内出现过较大涨幅的股票。具体来说，它要求至少5根均线重合，这意味着股票的价格趋势比较稳定，且有较强的支持力量。同时，该策略要求股票的集中度在70%以下，这意味着股票的流通量较大，容易被市场参与者的买卖行为影响。最后，该策略要求股票的高点为两日最高，这意味着股票短期内有较强的上涨动力。
有何风险？
这个策略的潜在风险在于它过于依赖于短期的价格波动。如果股票在短期内出现较大的回调，那么该策略可能会选择错误的股票。此外，该策略可能无法捕捉到那些长期趋势明显的股票，因为它们可能不符合该策略的均线重合和集中度的要求。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：
- 增加均线的数量，例如选择10根均线或更多，以提高策略的准确性和稳定性。
- 考虑加入其他技术指标，例如MACD或RSI，以更好地判断股票的趋势和买卖信号。
- 考虑加入一些其他的过滤条件，例如股票的市值、行业、盈利能力等，以更好地筛选出符合要求的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 选择至少10根均线，包括5日、10日、20日、50日、100日和200日均线。
- 计算每根均线的平均值和标准差，以确定其趋势和稳定性。
- 计算股票的集中度，即流通盘总市值与流通盘市值之比。
- 选择集中度在70%以下的股票。
- 选择高点为两日最高，并且至少有5根均线重合的股票。
python代码参考
以下是该策略的python代码参考：
import talib
def get_prices(symbol):
# 获取股票的历史价格数据
prices = get_historical_prices(symbol, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
# 计算均线
## 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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