问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 换手率>2%且<9%
- KDJ刚形成金叉
选股逻辑分析
- 该策略主要基于技术分析，通过观察股票的均线、换手率和KDJ指标来筛选股票。
- 五根均线重合代表股票的短期和中期趋势较为稳定，可以作为买入的信号。
- 换手率要求在2%以上，说明股票的流动性较好，交易活跃。
- KDJ指标刚形成金叉代表股票的短期和中期趋势已经发生转变，可以作为买入的信号。
有何风险？
- 该策略基于技术分析，受到市场情绪和投资者心理的影响较大，因此可能存在一定的预测误差。
- 在市场极度不稳定或趋势不明朗的时候，该策略可能无法准确预测股票的走势。
- 如果股票的换手率过低，可能无法满足该策略的要求，从而导致漏选或误选。
如何优化？
- 可以考虑加入更多技术指标，如布林线、MACD等，以提高策略的准确性和稳定性。
- 可以根据市场情况和投资者风险偏好，调整均线的数量和换手率的要求。
- 可以考虑加入其他因素，如公司财务数据、行业背景等，以提高策略的全面性和可靠性。
最终的选股逻辑
- 股票的五日、十日、二十日、三十日、六十日均线重合
- 换手率要求在2%以上，且小于9%
- KDJ指标刚形成金叉
python代码参考
- 以下代码基于问财量化平台，使用量化策略筛选符合要求的股票。
import talib
import pandas as pd
def get_top_k_data():
# 获取所有股票的数据
data = get_all_data()
# 计算五日、十日、二十日、三十日、六十日均线
ma5 = talib.MA(data['close'], timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(data['close'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['close'], timeperiod=20)
ma30 = talib.MA(data['close'], timeperiod=30)
ma60 = talib.MA(data['close'], timeperiod=60)
# 计算换手率
turnover = data['turnover'] / data['volume']
# 计算KDJ指标
k, d, j = talib.STOCH(data['close'], fastperiod=14, slowperiod=3, fastk=3, slowk=3, slowd=3)
# 筛选出符合要求的股票
top_k_data = data[(data['close'] > ma5) & (data['close'] > ma10) & (data['close'] > ma20) & (data['close'] > ma30) & (data['close'] > ma60) & (turnover > 2) & (turnover < 9) & (k > d)]
return top_k_data
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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