问财量化选股策略逻辑
在问财量化平台上，我们可以使用多种策略来筛选股票。其中一种策略是至少5根均线重合的股票，收益＞0，换手率3%-12%。
首先，我们需要找到至少5根均线。这可以通过计算股票的收盘价与过去若干天的移动平均线之间的差值来实现。我们可以选择使用5天、10天、20天、50天和200天的移动平均线。当这些均线的值重合时，我们就可以认为至少5根均线重合。
接下来，我们需要筛选出收益大于0的股票。这可以通过计算股票的收益率来实现。收益率可以通过将股票的收盘价与前一个交易日的收盘价相比较来计算。如果股票的收盘价比前一个交易日的收盘价上涨了，则收益率为正。
最后，我们需要筛选出换手率在3%-12%之间的股票。这可以通过计算股票的换手率来实现。换手率可以通过将股票的成交量除以流通市值来计算。我们可以选择使用3%、5%、10%、15%和20%作为换手率的阈值。
综上所述，我们的策略是找到至少5根均线重合的股票，收益大于0，换手率在3%-12%之间的股票。
选股逻辑分析
这种策略的逻辑是基于技术分析和量化分析。它利用了移动平均线和收益率来筛选股票，并使用换手率来筛选具有活跃交易的股票。这种策略的目的是找到具有较强市场表现的股票。
然而，这种策略也存在一些风险。首先，移动平均线的值受到股票价格波动的影响，因此可能会出现偏差。其次，收益率的计算受到股票价格波动的影响，因此可能会出现偏差。最后，换手率的计算受到股票成交量的影响，因此可能会出现偏差。
为了优化这种策略，我们可以考虑使用更多的移动平均线来计算至少5根均线重合的股票。我们还可以考虑使用更多的收益率阈值来筛选收益大于0的股票。我们还可以考虑使用更多的换手率阈值来筛选换手率在3%-12%之间的股票。
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 计算股票的收盘价与过去若干天的移动平均线之间的差值
diff = (close - ma(close, 5)) + (close - ma(close, 10)) + (close - ma(close, 20)) + (close - ma(close, 50)) + (close - ma(close, 200))
# 筛选出至少5根均线重合的股票
filtered_diff = diff >= 0
filtered_diff = filtered_diff & diff <= 5
# 筛选出收益大于0的股票
filtered_diff = filtered_diff & close > ma(close, 1)
# 筛选出换手率在3%-12%之间的股票
filtered_diff = filtered_diff & v / close >= 3 and filtered_diff & v / close <= 12
# 返回符合条件的股票
return filtered_diff
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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