问财量化选股策略逻辑
首先，我们选取至少5根均线重合的股票，这表明这些股票的走势比较稳定，而且短期和长期的趋势比较一致。接下来，我们选择10日涨幅大于0小于35的股票，这表明这些股票最近有比较明显的上涨趋势，但还没有达到过高的程度。最后，我们选择非ST（10点之前选股票）五部涨停战法的股票，这表明这些股票有较强的市场表现和活跃度。
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市场表现来筛选股票。首先，我们选取至少5根均线重合的股票，这表明这些股票的走势比较稳定，而且短期和长期的趋势比较一致。这可以帮助我们筛选出一些有潜力的股票，因为这些股票的走势比较稳定，不容易受到市场波动的影响。接下来，我们选择10日涨幅大于0小于35的股票，这表明这些股票最近有比较明显的上涨趋势，但还没有达到过高的程度。这可以帮助我们筛选出一些有潜力的股票，因为这些股票的上涨趋势比较明显，说明市场对这些股票的前景比较看好。最后，我们选择非ST（10点之前选股票）五部涨停战法的股票，这表明这些股票有较强的市场表现和活跃度。这可以帮助我们筛选出一些有潜力的股票，因为这些股票在市场上表现活跃，说明市场对这些股票的关注度比较高。
有何风险？
这个策略的最大的风险是市场风险。由于我们筛选的股票是基于技术分析和市场表现来筛选的，因此这些股票的走势可能会受到市场波动的影响。此外，我们选择的股票涨幅也可能会受到市场波动的影响，因此这些股票的涨幅可能会比我们预期的要小。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑增加更多的筛选条件，例如选择一些有较强盈利能力的股票，或者选择一些有较强股息收益的股票。此外，我们还可以考虑增加一些其他的市场指标，例如选择一些有较强流动性的股票，或者选择一些有较强换手率的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 选取至少5根均线重合的股票
- 选择10日涨幅大于0小于35的股票
- 选择非ST（10点之前选股票）五部涨停战法的股票
- 选择一些有较强盈利能力的股票
- 选择一些有较强股息收益的股票
- 选择一些有较强流动性的股票
- 选择一些有较强换手率的股票
python代码参考
以下是基于以上策略的python代码参考：
import talib
def get_stock_prices(stock_code):
# 获取股票的历史价格数据
prices = get_prices(stock_code)
return prices
def get_prices(stock_code):
# 获取股票的历史价格数据
url = f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/quote/{stock_code}'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f'Request failed with status code {response.status_code}')
data = response.json()
prices = data['quote']
return prices
def get_sma(prices, n):
# 计算n日简单移动平均线
smas = talib.SMA(prices, timeperiod=n)
return smas
def get_macd(prices, fastperiod, slowperiod, signalperiod):
# 计算MACD指标
fast, slow, signal = talib.MACD(prices, fastperiod=fastperiod, slowperiod=slowperiod, signalperiod=signalperiod)
return fast, slow, signal
def get_rsi(prices, n):
# 计算n日相对强弱指数
rsi = talib.RSI(prices, timeperiod=n)
return rsi
def get_bollinger Bands(prices, n):
# 计算n日布林线
upper, middle, lower = talib.BBANDS(prices, timeperiod=n, upperband=2, middleband=1, lowerband=-2)
return upper, middle, lower
def get_hot_stocks(prices, n):
# 获取n日涨幅前10的股票
hot_stocks = []
for i in range(10
## 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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