问财量化选股策略逻辑
在问财中，我们可以通过以下逻辑来筛选出至少5根均线重合的股票：
- 按照今天的开盘价计算，选出所有收盘价在5日、10日、20日、60日、120日均线之上的股票。
- 计算每只股票的换手率，选择换手率大于2%且小于9%的股票。
- 按照今日竞价金额排序，选择前5只股票。
选股逻辑分析
该策略的逻辑较为简单，主要利用了均线和换手率这两个指标来筛选股票。其中，均线可以帮助我们判断股票的趋势，而换手率则可以反映股票的活跃程度。通过综合考虑这两个指标，我们可以筛选出一些具有潜力的股票。
然而，该策略也存在一些风险。首先，由于该策略是基于历史数据进行筛选的，因此它可能无法准确预测未来市场走势。其次，由于该策略只考虑了均线和换手率这两个指标，因此它可能无法捕捉到其他重要的因素，例如公司的财务状况、行业发展趋势等。
如何优化？
为了优化该策略，我们可以考虑以下几点：
- 尝试加入更多的指标，例如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的价值。
- 尝试加入技术指标，例如MACD、KDJ等，以更准确地判断股票的趋势。
- 尝试加入市场情绪指标，例如恐慌指数、贪婪指数等，以更准确地捕捉市场情绪的变化。
最终的选股逻辑
在最终的策略中，我们可以考虑加入更多的指标，例如市盈率、市净率、技术指标（如MACD、KDJ）和市场情绪指标（如恐慌指数、贪婪指数），以更全面地评估股票的价值和趋势。同时，我们还可以考虑加入一些过滤条件，例如只选择在一定价位区间内的股票，以避免高估或低估的情况。最后，我们可以将这些指标和过滤条件组合起来，以更准确地筛选出具有潜力的股票。以下是最终的策略代码：
import tushare as ts
# 设置token
ts.set_token('your_token_here')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票的代码和名称
stock_codes = pro.stock_codes()
# 初始化策略
def strategy():
# 获取所有股票的收盘价、换手率和今天的开盘价
data = pro.daily(ts_code=stock_codes, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
df = pd.DataFrame(data)
df = df[['close', 'turnover', 'open']]
df.columns = ['收盘价', '换手率', '开盘价']
# 计算每只股票的均线
df['5ma'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['10ma'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df['20ma'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
df['60ma'] = df['close'].rolling(window=60).mean()
df['120ma'] = df['close'].rolling(window=120).mean()
# 筛选出收盘价在5日、10日、20日、60日、120日均线之上的股票
df = df[df['close'] > df['5ma']]
df = df[df['close'] > df['10ma']]
df = df[df['close'] > df['20ma']]
df = df[df['close'] > df['60ma']]
df = df[df['close'] > df['120ma']]
# 筛选出换手率大于2%且小于9%的股票
df = df[df['turnover'] > 2]
df = df[df['turnover'] < 9]
# 按照今天的开盘价计算，选出所有收盘价在5日、10日、20日、60日、120日均线之上的股票
df = df.sort_values(by=['open'], ascending=False)
df = df.iloc[:5]
# 返回筛选后的股票代码和名称
return df['ts_code'].tolist()
# 运行策略
strategy()
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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