(i问财选股策略)换手率3%-12%_、大单净量排行、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

1. 至少5根均线重合的股票
2. 大单净量排行
3. 换手率3%-12%

选股逻辑分析

1. 至少5根均线重合的股票：这个条件可以筛选出股票的走势比较稳定，不容易出现大幅波动的股票。同时，均线的重合也可以反映出股票的支撑和压力比较明显，有利于投资者进行买卖决策。

2. 大单净量排行：大单净量是指股票在一定时间内，主动性买入和主动性卖出的成交量之差。排名靠前的股票通常表示市场资金比较看好，投资者可以关注这些股票。

3. 换手率3%-12%：换手率是指股票在一定时间内，成交量占总成交量的比例。通常来说，换手率越高，说明股票的活跃度越高，但也可能会存在市场操纵等风险。因此，选择换手率在3%-12%之间的股票，可以避免高换手率带来的风险。

有何风险？

1. 股票的走势比较稳定，但并不代表股票一定会上涨。如果市场环境发生变化，这些股票也可能出现下跌的情况。

2. 大单净量排名靠前的股票，可能受到市场资金的操纵，投资者需要谨慎对待。

3. 换手率过高或过低的股票，可能存在市场操纵或资金实力不足的风险。

如何优化？

1. 可以考虑加入更多的筛选条件，例如市值、行业等，以提高选股的准确性和可靠性。

2. 可以考虑加入技术指标，例如MACD、KDJ等，以更好地判断股票的走势和买卖时机。

3. 可以考虑加入资金量和投资者行为的分析，以更好地判断股票的市场表现和投资者情绪。

最终的选股逻辑

1. 选取至少5根均线重合的股票。

2. 按照大单净量排名从高到低排序。

3. 按照换手率在3%-12%之间排序。

4. 加入市值、行业等筛选条件。

5. 加入技术指标分析，例如MACD、KDJ等。

6. 加入资金量和投资者行为的分析。

7. 选取排名前n的股票作为最终的股票池。

python代码参考

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有股票的列表
all_stocks = pro.stock_basics()

# 筛选出至少5根均线重合的股票
filtered_stocks = []
for stock in all_stocks:
    if stock['ma20'] > stock['ma30'] and stock['ma30'] > stock['ma60'] and stock['ma60'] > stock['ma120'] and stock['ma120'] > stock['ma250']:
        filtered_stocks.append(stock)

# 按照大单净量排名从高到低排序
sorted_stocks = sorted(filtered_stocks, key=lambda x: x['turnover'], reverse=True)

# 按照换手率在3%-12%之间排序
filtered_stocks = []
for stock in sorted_stocks:
    if stock['turnover'] >= 3 and stock['turnover'] <= 12:
        filtered_stocks.append(stock)

# 加入市值、行业等筛选条件
filtered_stocks = []
for stock in filtered_stocks:
    if stock['market_cap'] > 10000000000 and stock['industry'] in ['医药生物', '电子', '计算机']:
        filtered_stocks.append(stock)

# 加入技术指标分析，例如MACD、KDJ等
filtered_stocks = []
for stock in filtered_stocks:
    if stock['macd'] > stock['macd_signal'] and stock['macd_signal'] > stock['macd_hist'] and stock['k'] > stock['d'] and stock['k'] > stock['d_hist']:
        filtered_stocks.append(stock)

# 加入资金量和投资者行为的分析
filtered_stocks = []
for stock in filtered_stocks:
    if stock['turnover'] > stock['volume'] and stock['volume'] > stock['amount'] and stock['amount'] > stock['total_amount'] and stock['total_amount'] > stock['amount_hist']:
        filtered_stocks.append(stock)

# 选取排名前n的股票作为最终的股票池
n = 10
final_stocks = sorted(filtered_stocks, key=lambda x: x['turnover'], reverse=True)[:n]

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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