问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 9点25分涨幅小于6%
- 反包
选股逻辑分析
- 这个策略的逻辑是基于技术分析，通过寻找均线重合的股票，以及在开盘价下跌超过一定比例的情况下，寻找可能反转的股票。
- 该策略通过寻找均线重合的股票来确定股票的支撑位和阻力位，以及股票的趋势方向。当均线重合时，通常意味着股票的支撑位和阻力位已经接近，股票的趋势方向也变得更加明确。
- 该策略通过寻找在开盘价下跌超过一定比例的情况下，寻找可能反转的股票。当股票在开盘价下跌超过一定比例时，通常意味着股票的价格已经下跌了很多，有可能出现反转的行情。
有何风险？
- 这个策略的缺点是它可能会选择一些不具备反转行情的股票，导致投资者损失。
- 另外，这个策略也可能会选择一些已经被市场抛弃的股票，这些股票的价格已经很低，但仍然没有反转的迹象。
如何优化？
- 为了优化这个策略，可以考虑加入更多的技术指标，例如MACD和布林线等，来更加准确地判断股票的趋势和支撑位和阻力位。
- 另外，可以考虑加入更多的过滤条件，例如只选择在成交量较大的股票中进行交易，以减少交易的风险。
最终的选股逻辑
- 通过以下步骤来筛选股票：
- 选择至少5根均线重合的股票。
- 选择在9点25分涨幅小于6%的股票。
- 在开盘价下跌超过一定比例（例如5%）的情况下，寻找可能反转的股票。
- 选择符合条件的股票进行交易。
python代码参考
- 注意：以下代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行修改。
import talib
import pandas as pd
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算均线
ma5 = talib.MA(data['close'], timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(data['close'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['close'], timeperiod=20)
ma50 = talib.MA(data['close'], timeperiod=50)
# 选择均线重合的股票
selected = data[(ma5 == ma10) & (ma10 == ma20) & (ma20 == ma50)]
# 选择在9点25分涨幅小于6%的股票
selected = selected[selected['open'] < selected['close'] * 0.95]
# 选择在开盘价下跌超过一定比例（例如5%）的情况下，寻找可能反转的股票
selected = selected[selected['close'] < selected['open'] * 0.95 - selected['close'] * 0.05]
# 输出符合条件的股票
print(selected)
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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