(i问财选股策略)换手率_2%且_9%_、开盘价在十日线左右、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

首先，我们通过以下步骤来筛选股票：

1. 选择至少5根均线重合的股票。这可以是任何5条均线，例如5日、10日、20日、50日和200日均线。我们选择这些均线是为了观察股票的价格趋势和稳定性。

2. 开盘价在十日线左右。十日线是指最近10个交易日的平均收盘价。选择这个价格范围是为了确保股票的价格相对稳定，而不是过于波动。

3. 换手率>2%且<9%。换手率是指股票在一定时间内交易量占总成交量的比例。选择这个范围是为了确保股票有一定的流动性，而不是过于冷门。

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是通过观察股票的价格趋势和稳定性，以及股票的流动性来筛选出潜在的投资机会。通过选择至少5根均线重合的股票，我们可以观察到股票的价格趋势是否稳定，以及股票的价格波动是否较小。选择十日线左右的开盘价可以确保股票的价格相对稳定，而不是过于波动。选择换手率>2%且<9%的条件可以确保股票有一定的流动性，而不是过于冷门。

有何风险？

这个策略的风险主要来自于市场风险和股票本身的风险。市场风险是指股票价格受到整体市场的影响，可能会出现大幅度的波动。股票本身的风险则包括公司财务风险、经营风险、政策风险等。因此，在使用这个策略时，需要对股票进行充分的研究和分析，以降低投资风险。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：

1. 选择更多的均线。增加均线的数量可以更好地反映股票的价格趋势和稳定性。

2. 考虑其他因素。除了价格趋势和流动性之外，还可以考虑其他因素，例如公司的财务状况、盈利能力、市场份额等。

3. 定期重新评估股票。市场和公司的情况可能会发生变化，因此需要定期重新评估股票的投资价值。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

1. 选择至少6根均线重合的股票，例如5日、10日、20日、50日、100日和200日均线。

2. 开盘价在十日线左右，具体价格范围可以根据市场情况调整。

3. 换手率>3%且<9%。

python代码参考

以下是使用pandas和numpy库来实现这个策略的python代码参考：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出符合条件的股票
filtered_data = data[(data['close'].rolling(window=5).mean() == data['close'].mean()) & 
                     (data['close'].rolling(window=10).mean() == data['close'].mean()) & 
                     (data['close'].rolling(window=20).mean() == data['close'].mean()) & 
                     (data['close'].rolling(window=50).mean() == data['close'].mean()) & 
                     (data['close'].rolling(window=200).mean() == data['close'].mean()) & 
                     (data['volume'] > 2000) & 
                     (data['volume'] < 10000)]

# 输出符合条件的股票列表
print(filtered_data[['symbol', 'close']])

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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