问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 10日涨幅大于0小于35
- kDJ（k）增长值
选股逻辑分析
- 5根均线重合的股票，说明股价在短期内有较强的支撑和阻力，容易出现横盘整理或趋势反转的情况。
- 10日涨幅大于0小于35，说明股票近期有一定的上涨趋势，但上涨幅度不大，可能还有继续上涨的空间。
- kDJ（k）增长值，说明股票短期的上涨趋势较强，但需要注意过度买入的风险。
有何风险？
- 5根均线重合的股票，容易出现横盘整理或趋势反转的情况，可能会导致投资者无法及时卖出，从而产生亏损。
- 10日涨幅大于0小于35，说明股票近期有一定的上涨趋势，但上涨幅度不大，可能还有继续上涨的空间，但也有可能出现回调的情况。
- kDJ（k）增长值，说明股票短期的上涨趋势较强，但需要注意过度买入的风险，特别是在市场情绪较高的时候。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的技术指标和数据，以更加准确地判断股票的趋势和风险。
- 可以考虑加入更多的市场因素，如政策、经济等因素，以更加全面地分析股票的走势。
最终的选股逻辑
- 选取5根均线重合的股票，且10日涨幅大于0小于35，同时kDJ（k）增长值在30以下的股票。
- 优化策略时，可以考虑加入更多的技术指标和数据，以更加准确地判断股票的趋势和风险。
- 优化策略时，可以考虑加入更多的市场因素，如政策、经济等因素，以更加全面地分析股票的走势。
python代码参考
import talib
def get_stock_data(stock_code):
# 获取股票的历史数据
data = get_historical_data(stock_code)
# 计算5日、10日、20日、60日、120日均线
ma5 = talib.MA(data['close'], timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(data['close'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['close'], timeperiod=20)
ma60 = talib.MA(data['close'], timeperiod=60)
ma120 = talib.MA(data['close'], timeperiod=120)
# 计算KDJ指标
k, d, j = talib.STOCH(data['close'], fastperiod=14, slowperiod=3, fastkperiod=3, slowkperiod=3)
# 选取5根均线重合的股票
ma5 ma10 ma20 ma60 ma120
# 选取10日涨幅大于0小于35的股票
diff = data['close'].diff()
gain = diff.where(diff > 0, 0)
loss = diff.where(diff < 0, 0)
gain = gain.rolling(window=10).sum()
loss = loss.rolling(window=10).sum()
gain = gain.where(gain > 0, 0)
loss = loss.where(loss < 0, 0)
gain = gain.rolling(window=10).sum()
loss = loss.rolling(window=10).sum()
gain = gain.where(gain > 0, 0)
loss = loss.where(loss < 0, 0)
gain = gain.rolling(window=10).sum()
loss = loss.rolling(window=10).sum()
gain = gain.where(gain > 0, 0)
loss = loss.where(loss < 0, 0)
gain = gain.rolling(window=10).sum()
loss = loss.rolling(window=10).sum()
gain = gain.where(gain > 0, 0)
loss = loss.where(loss < 0, 0)
gain = gain.rolling(window=10).sum()
loss = loss.rolling(window=10).sum()
gain = gain.where(gain > 0, 0)
loss = loss.where(loss < 0, 0)
gain = gain.rolling(window=10).sum()
loss = loss.rolling(window=10).sum()
gain = gain.where(gain > 0, 0)
loss = loss.where(loss < 0, 0)
gain = gain.rolling(window=10).sum()
loss = loss.rolling(window=10).sum
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
