问财量化选股策略逻辑
在问财量化选股策略中，我们使用了三个技术指标同时金叉的条件来筛选股票。具体来说，如果股票的收盘价、5日移动平均线和10日移动平均线同时向上交叉，则认为该股票的金叉信号成立。此外，我们还要求股票的换手率在3%-12%之间。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于技术分析来筛选股票。通过使用三个技术指标同时金叉的条件，我们可以筛选出具有上涨趋势的股票。同时，要求股票的换手率在3%-12%之间，可以避免高换手率的股票带来的风险。
有何风险？
该策略的局限性在于它只考虑了股票的技术指标，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业背景等。此外，该策略可能会忽略一些具有潜力的股票，因为它们可能不符合技术指标的条件。
如何优化？
为了优化该策略，我们可以考虑加入更多的技术指标，如布林线、移动平均线等，以更全面地分析股票。此外，我们还可以考虑加入一些基本面指标，如市盈率、市净率等，以更好地筛选股票。
最终的选股逻辑
在问财量化选股策略中，我们使用了三个技术指标同时金叉的条件来筛选股票。具体来说，如果股票的收盘价、5日移动平均线和10日移动平均线同时向上交叉，并且布林线的上轨和下轨向上交叉，则认为该股票的金叉信号成立。此外，我们还要求股票的换手率在3%-12%之间。
python代码参考
以下是使用pandas和numpy库实现该策略的Python代码：
import pandas as pd
import numpy as np
def get_kitchen_sinks(data):
# 获取收盘价、5日移动平均线和10日移动平均线
close = data['close']
ma5 = data['ma5']
ma10 = data['ma10']
# 获取布林线的上轨和下轨
upper = ma10 + 2 * np.std(close)
lower = ma10 - 2 * np.std(close)
# 获取金叉信号
kitchen_sinks = (close > ma5) & (close > ma10) & (upper > lower)
return kitchen_sinks
def get_kitchen_sinks_with換手率(data):
# 获取换手率
turnover = data['turnover']
# 获取金叉信号
kitchen_sinks = get_kitchen_sinks(data)
kitchen_sinks = kitchen_sinks & (turnover > 3) & (turnover < 12)
return kitchen_sinks
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 筛选出符合条件的股票
kitchen_sinks = get_kitchen_sinks_with換手率(data)
selected = data[kitchen_sinks]
注意：上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整。
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？
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