问财量化选股策略逻辑
首先，我们定义了至少5根均线重合的股票，即5日、10日、20日、30日和60日均线重合。这个条件可以帮助我们筛选出股票的中期趋势较为稳定，不容易受到短期波动影响的股票。
接下来，我们筛选出10日涨幅大于0小于35的股票。这个条件可以帮助我们筛选出有上涨潜力的股票，但同时也避免了涨幅过大的股票，从而降低风险。
最后，我们筛选出PE>0的股票。这个条件可以帮助我们筛选出盈利能力较强的股票，从而提高投资回报率。
选股逻辑分析
这个策略的逻辑主要是通过均线的重合来筛选出中期趋势较为稳定，有上涨潜力的股票，并通过PE的筛选来进一步提高投资回报率。这个策略相对简单，易于理解和执行。
有何风险？
尽管这个策略可以通过均线的重合和PE的筛选来降低风险，但仍然存在一定的风险。首先，市场波动可能会导致股票价格的大幅波动，从而影响策略的执行效果。其次，如果所选股票的盈利能力不足，可能会导致投资回报率较低。最后，如果所选股票的中期趋势不稳定，可能会导致策略的执行效果不佳。
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，例如筛选出盈利能力较强、市盈率较低、负债率较低等股票。此外，我们还可以考虑使用技术分析指标，例如MACD、布林线等，来辅助筛选股票。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
- 筛选出至少5根均线重合的股票，即5日、10日、20日、30日和60日均线重合。
- 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票。
- 筛选出PE>0的股票。
- 在满足以上条件的股票中，筛选出盈利能力较强、市盈率较低、负债率较低等股票。
- 使用技术分析指标，例如MACD、布林线等，辅助筛选股票。
python代码参考
以下是参考代码：
import talib
def get_rolling_average(prices, n):
"""
获取n日的滚动平均值
"""
return talib.MA(prices, n)
def get_stochastic_rsi(prices, n):
"""
获取n日的Stochastic RSI指标
"""
rsi = talib.RSI(prices, n)
k, d = rsi
return k, d
def get筛选条件(prices, n):
"""
获取n日的均线重合、涨幅和PE条件
"""
ma5, ma10, ma20, ma30, ma60 = get_rolling_average(prices, 5), get_rolling_average(prices, 10), get_rolling_average(prices, 20), get_rolling_average(prices, 30), get_rolling_average(prices, 60)
diff = prices[-1] - prices[0]
close_price = prices[-1]
gain = close_price - prices[0]
pe = prices[-1] / prices[0]
return ma5, ma10, ma20, ma30, ma60, diff, gain, pe
def get筛选结果(prices, n):
"""
获取n日的筛选结果
"""
ma5, ma10, ma20, ma30, ma60, diff, gain, pe = get筛选条件(prices, n)
if ma5 == ma10 == ma20 == ma30 == ma60:
return True
else:
return False
def get筛选结果_with_indicator(prices, n):
"""
获取n日的筛选结果和Stochastic RSI指标
"""
ma5, ma10, ma20, ma30, ma60, diff, gain, pe = get筛选条件(prices, n)
k, d = get_stochastic_rsi(prices, n)
if ma5 == ma10 == ma20 == ma30 == ma60:
return True, k, d
else:
return False, k, d
使用方法：
import talib
import pandas as pd
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选出n日均线重合、涨幅和PE条件
ma5, ma10, ma20, ma30, ma60, diff, gain, pe = get筛选条件(df['close'], 10)
# 筛选出符合条件
## 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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