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%
- k小于20
选股逻辑分析
- 该策略通过寻找至少5根均线重合的股票来筛选出可能的买入机会。这种策略通常被用于寻找趋势可能反转的股票，因为当多条均线重合时，通常意味着市场趋势可能会发生变化。
- 换手率>2%且<9%的条件限制了选择的股票的活跃度，避免了交易过于清淡或过于活跃的股票。
- k小于20的条件限制了选择的股票的短期波动性，避免了选择过度波动的股票。
有何风险？
- 该策略可能无法准确预测市场趋势，因为市场趋势的变化可能非常突然。
- 该策略可能无法准确识别股票的真正价值，因为市场情绪和其他因素可能会影响股票的价格。
- 该策略可能无法避免交易成本和其他费用，因为交易股票需要支付交易费用和其他费用。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的均线作为筛选条件，以提高策略的准确性。
- 可以考虑加入其他技术指标作为筛选条件，以提高策略的准确性。
- 可以考虑加入更多的市场数据作为筛选条件，以提高策略的准确性。
最终的选股逻辑
- 选择至少5根均线重合的股票
- 换手率>2%且<9%
- k小于20
- 选择其他技术指标和市场数据作为筛选条件，以提高策略的准确性
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于筛选符合上述条件的股票：
import talib
def get_stock_data(ticker):
# 获取股票的历史数据
data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2021-12-31')
# 计算移动平均线
ma5 = talib.MA(data['close'], timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(data['close'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['close'], timeperiod=20)
# 筛选至少5根均线重合的股票
for i in range(5, len(ma5)):
if ma5[i] == ma10[i] == ma20[i]:
return data
return None
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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