问财量化选股策略逻辑
首先，我们选取至少5根均线重合的股票。这可以被视为一个技术指标，表明股票价格在不同时间段内的趋势和稳定程度。当多条均线重合时，可能意味着股票价格即将出现趋势反转或加速上涨的信号。
其次，我们选取大单净量排行。大单净量是指一段时间内股票成交量中，主动性买入和主动性卖出的量之差。大单净量的排行可以帮助我们筛选出那些受到市场关注的股票，这些股票可能具有更高的投资价值。
最后，我们选取换手率>2%且<9%的股票。换手率是指股票在一定时间内交易量占总流通盘的比例。通常情况下，高换手率的股票表示市场活跃，但也可能意味着股票价格波动较大。我们选择换手率在2%到9%之间的股票，可以避免那些过度活跃或过于低迷的股票。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于技术指标和市场活跃度的筛选。首先，我们筛选出至少5根均线重合的股票，这表明股票价格在不同时间段内的趋势和稳定程度。当多条均线重合时，可能意味着股票价格即将出现趋势反转或加速上涨的信号。其次，我们选取大单净量排行。大单净量是指一段时间内股票成交量中，主动性买入和主动性卖出的量之差。大单净量的排行可以帮助我们筛选出那些受到市场关注的股票，这些股票可能具有更高的投资价值。最后，我们选取换手率>2%且<9%的股票。换手率是指股票在一定时间内交易量占总流通盘的比例。通常情况下，高换手率的股票表示市场活跃，但也可能意味着股票价格波动较大。我们选择换手率在2%到9%之间的股票，可以避免那些过度活跃或过于低迷的股票。
有何风险？
该策略的风险主要来自于市场风险和股票价格波动。首先，市场风险是指股票价格受到整个市场因素的影响，如经济状况、政策变化等。由于该策略是基于技术指标和市场活跃度的筛选，因此可能无法完全避免市场风险。其次，股票价格波动是指股票价格在短期内出现较大的波动。由于该策略选择的是高换手率的股票，因此可能面临更高的股票价格波动风险。
如何优化？
为了优化该策略，我们可以考虑以下几点：
-
增加筛选条件。除了均线重合、大单净量和换手率之外，我们还可以考虑其他技术指标或基本面指标，以更全面地筛选股票。
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调整筛选范围。我们可以调整均线重合的数量、大单净量的排名和换手率的范围，以适应不同的市场环境和投资风格。
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采用量化交易策略。我们可以使用量化交易策略来自动执行该策略，以提高交易效率和降低交易成本。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
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选取至少5根均线重合的股票。
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选取大单净量排名前100的股票。
-
选取换手率在2%到9%之间的股票。
-
将以上三个条件进行结合，筛选出符合条件的股票。
python代码参考
以下是该策略的python代码参考：
import talib
import pandas as pd
def get_top_n_moving_average(prices, n):
"""
获取n根移动平均线
"""
ma = talib.MA(prices, timeperiod=n)
return ma
def get_top_n_volume(prices, n):
"""
获取n根成交量柱状图
"""
volume = prices['volume']
vwap = talib.VWAP(prices, timeperiod=n)
volume = volume / vwap
volume = pd.Series(volume, name='volume')
volume.plot(figsize=(10, 5))
return volume
def get_top_n_bollinger Bands(prices, n):
"""
获取n根布林线
"""
upper = talib.BBANDS(prices, timeperiod=n, upperband=2, middleband=1, lowerband=0)
lower = talib.BBANDS(prices, timeperiod=n, upperband=0, middleband=1, lowerband=-2)
upper.plot(figsize=(10, 5))
lower.plot(figsize=(10, 5))
return upper, lower
def get_top_n_rsi(prices, n):
"""
获取n根RSI指标
"""
rsi = talib.RSI(prices, timeperiod=n)
rsi.plot(figsize=(10, 5))
return rsi
def get_top_n_macd(prices, n):
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select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
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