(iwencai量化策略)dea上涨_、昨天换手率＞8%、至少5根均线重合的股票

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，这可以表示股票的短期和中期趋势比较稳定，同时也可以避免短期波动对股票价格的影响。接下来，我们筛选出昨天换手率大于8%的股票，这表示股票的交易活跃度较高，可能存在一定的市场机会。最后，我们选择dea上涨的股票，dea是动量指标，表示股票的上涨趋势较强。

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是通过选取均线重合、交易活跃度高且上涨趋势强的股票，来筛选出可能具有市场机会的股票。这个策略的逻辑相对简单，但是可以有效地筛选出一些具有潜力的股票。

有何风险？

这个策略的潜在风险在于，它可能无法准确预测股票的未来表现。由于市场波动较大，股票价格可能会出现较大的变化，而这个策略可能无法准确预测这些变化。此外，这个策略可能无法筛选出一些具有长期投资价值的股票，因为这个策略只考虑了股票的短期表现。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑加入更多的筛选条件，例如加入股票的市值、市盈率等指标，以更准确地筛选出具有潜力的股票。此外，我们还可以考虑加入一些技术指标，例如布林线、macd等，以更准确地预测股票的未来表现。

最终的选股逻辑

以下是最终的选股逻辑：

import talib

def select_stock():
    # 获取所有A股股票
    stocks = get_stocks()

    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in stocks if len(talib.MA(stock, timeperiods=5)) >= 5]

    # 筛选出昨天换手率大于8%的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if stock['volume'] / stock['close'] > 0.08]

    # 筛选出dea上涨的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if stock['dea'] > stock['dea'].shift(1)]

    # 返回筛选后的股票列表
    return filtered_stocks

python代码参考

import talib

def get_stocks():
    # 获取所有A股股票
    stocks = []
    for stock in get_all_stocks():
        if stock['exchange'] == 'SH':
            stocks.append(stock)
    return stocks

def select_stock():
    # 获取所有A股股票
    stocks = get_stocks()

    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in stocks if len(talib.MA(stock, timeperiods=5)) >= 5]

    # 筛选出昨天换手率大于8%的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if stock['volume'] / stock['close'] > 0.08]

    # 筛选出dea上涨的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if stock['dea'] > stock['dea'].shift(1)]

    # 返回筛选后的股票列表
    return filtered_stocks

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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