问财量化选股策略逻辑
1. 至少5根均线重合的股票
至少5根均线重合的股票，意味着该股票的价格趋势较为稳定，不容易出现大幅波动。这样的股票往往比较适合长期投资。
2. 圆弧形
圆弧形是指股票价格在一定时期内呈现上升或下降的趋势，但速度逐渐减缓，形成一个圆弧状的形态。这种形态通常表示市场正在积蓄能量，等待突破。
3. 换手率>2%且<9%
换手率是指股票在一定时期内成交量与股票总市值的比例。一般来说，换手率越高，说明股票越活跃，但也可能意味着市场对该股票的看法分歧较大。因此，选择换手率在2%到9%之间的股票，可以避免过于活跃或过于低迷的股票。
选股逻辑分析
以上三个逻辑结合起来，可以筛选出价格趋势稳定、市场能量积蓄的股票，这些股票往往具有较好的投资价值。
有何风险？
尽管以上三个逻辑结合起来可以筛选出一些有潜力的股票，但仍然存在一定的风险。首先，市场走势是不可预测的，即使股票趋势稳定，也可能因为市场波动而受到影响。其次，换手率过高或过低的股票都可能存在风险，因此选择合适的换手率范围非常重要。最后，圆弧形形态并不一定意味着市场会突破，因此需要谨慎对待。
如何优化？
为了进一步降低风险，可以考虑加入更多的筛选条件，例如选择市值较大、盈利能力较强、财务状况良好的股票等。此外，还可以通过技术分析和基本面分析相结合的方式，更加准确地筛选出有潜力的股票。
最终的选股逻辑
选择至少5根均线重合的股票，且其价格趋势稳定、换手率在2%到9%之间的圆弧形形态。同时，加入市值较大、盈利能力较强、财务状况良好的股票等筛选条件。通过技术分析和基本面分析相结合的方式，更加准确地筛选出有潜力的股票。
python代码参考
以下是一个简单的 Python 代码示例，用于筛选符合以上逻辑的股票：
import talib
def get_rolling_average(data, n):
"""计算股票的 n 日滚动平均值"""
ma = talib.MA(data, n)
return ma
def get_rolling_std(data, n):
"""计算股票的 n 日滚动标准差"""
std = talib.STDDEV(data, n)
return std
def get_rolling_correlation(data1, data2, n):
"""计算股票的 n 日滚动相关系数"""
corr = talib.CORREL(data1, data2, n)
return corr
def get_rolling_keltner_channels(data, n):
"""计算股票的 n 日 Keltner 通道"""
upper, middle, lower = talib.BBANDS(data, n, 20, 2, 2)
return upper, middle, lower
def get_rolling_moving_average(data, n):
"""计算股票的 n 日移动平均值"""
ma = talib.MA(data, n)
return ma
def get_rolling_bollinger_bands(data, n):
"""计算股票的 n 日 Bollinger 通道"""
upper, middle, lower = talib.BBANDS(data, n, 20, 2, 2)
return upper, middle, lower
def get_rolling_dema(data, n):
"""计算股票的 n 日 DEMA"""
dema = talib.DEMA(data, n)
return dema
def get_rolling_adx(data, n):
"""计算股票的 n 日 ADX"""
adx = talib.ADX(data, n)
return adx
def get_rolling_rsi(data, n):
"""计算股票的 n 日 RSI"""
rsi = talib.RSI(data, n)
return rsi
def get_rolling_cci(data, n):
"""计算股票的 n 日 CCI"""
cci = talib.CCI(data, n)
return cci
def get_rolling_kd(data1, data2, n):
"""计算股票的 n 日 KDJ"""
kd = talib.KD(data1, data2, n)
return kd
def get_rolling_macd(data1, data2, n):
"""计算股票的 n 日 MACD"""
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(data1, data2, n)
return macd, macdsignal, macdhist
def get_rolling威廉指标(data, n):
"""计算股票的 n 日威廉指标"""
williams = talib.WILLIAMS(data, n)
return
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select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
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