问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用量比指标，从大到小排序股票。
- 三个技术指标同时金叉: 使用布林线指标、移动平均线指标和MACD指标，当三者同时向上交叉时，认为股票进入金叉状态。
- 换手率>2%且<9%: 使用换手率指标，选择换手率大于2%且小于9%的股票。
选股逻辑分析
- 资金强度由大到小: 通过资金强度排序股票，可以筛选出市场关注度较高的股票，有利于投资者把握市场机会。
- 三个技术指标同时金叉: 金叉信号通常被认为是股票上涨的信号，因此通过同时满足三个金叉条件，可以筛选出更有可能上涨的股票。
- 换手率>2%且<9%: 换手率指标可以反映股票的活跃程度，选择换手率适中的股票，可以避免高换手率带来的风险，同时也可以增加股票的流动性。
有何风险？
- 量化策略可能会过度依赖历史数据，导致在市场变化时无法适应。
- 量化策略可能会忽略股票的基本面因素，导致在市场回调时出现较大损失。
如何优化？
- 可以考虑加入更多技术指标，以提高策略的准确性和稳定性。
- 可以通过调整参数来优化策略，例如调整布林线指标的参数，以适应不同市场环境。
最终的选股逻辑
- 使用量比指标，从大到小排序股票。
- 使用布林线指标、移动平均线指标和MACD指标，当三者同时向上交叉时，认为股票进入金叉状态。
- 使用换手率指标，选择换手率大于2%且小于9%的股票。
python代码参考
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量比指标:
v = price['close'].pct_change() -
布林线指标:
upper, middle, lower = bollinger(price['close'], n=20) -
移动平均线指标:
ma = ma(price['close'], n=50) -
MACD指标: `macd, macdsignal, macdhist = macd(price['close'], fastperiod=1
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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