问财量化选股策略逻辑
该策略基于以下三个条件进行股票筛选：
- 至少5根均线重合：这表明股票价格在不同时间段内呈现出较强的稳定性和趋势性。
- 20日均线大于120日均线：这表明股票价格在短期内有较强的上涨动力，且可能有反转的趋势。
- 换手率3%-12%：这表明股票交易活跃，有一定的市场关注度。
选股逻辑分析
该策略通过综合考虑股票的价格稳定性和趋势性，以及市场关注度，来筛选具有投资价值的股票。在选取股票时，策略会关注短期和长期价格趋势的结合，以及股票的换手率，以确保股票具有较好的市场活跃度和关注度。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了股票的价格趋势和市场关注度，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业环境等。因此，在实际操作中，投资者需要结合其他因素进行综合考虑，以降低投资风险。
如何优化？
为了进一步提高策略的准确性和可靠性，投资者可以考虑加入其他因素，如公司的财务状况、行业环境等。此外，投资者还可以通过调整策略的参数，如均线周期、换手率阈值等，来优化策略的效果。
最终的选股逻辑
以下为最终的选股逻辑：
import talib
def get_stock筛选条件():
# 获取股票数据
df = get_stock_data()
# 计算均线
ma5 = talib.MA(df['close'], timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(df['close'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(df['close'], timeperiod=20)
ma60 = talib.MA(df['close'], timeperiod=60)
# 筛选条件
conditions = []
conditions.append(ma5 > ma10)
conditions.append(ma20 > ma60)
conditions.append(df['volume'] > 3000000)
conditions.append(df['volume'] < 100000000)
conditions.append(df['close'] > df['close'].rolling(window=20).mean())
conditions.append(df['close'] < df['close'].rolling(window=60).mean())
## 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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