(i问财选股策略)换手率_2%且_9%_、昨天换手率＞8%、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

首先，我们需要确定一些筛选条件。具体来说，我们需要选择至少5根均线重合的股票，这意味着这些股票的短期和长期趋势可能会更加一致。其次，我们需要选择昨天换手率大于8%的股票，这表明这些股票昨天有比较大的交易量。最后，我们需要选择换手率大于2%且小于9%的股票，这表明这些股票的交易活跃度适中。

综上所述，我们的策略逻辑如下：

def select_stock():
    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    stocks = get_stocks_with_at_least_5_crossing_moments()
    
    # 筛选出昨天换手率大于8%的股票
    stocks = stocks[stocks['turnover'] > 0.08]
    
    # 筛选出换手率大于2%且小于9%的股票
    stocks = stocks[(stocks['turnover'] > 0.02) & (stocks['turnover'] < 0.09)]
    
    return stocks

选股逻辑分析

这个策略逻辑的目的是找到那些短期和长期趋势一致、昨天交易量较大且交易活跃度适中的股票。这些股票可能具有更强的市场表现和投资价值。然而，需要注意的是，这个策略逻辑并没有考虑其他因素，例如公司的财务状况、行业前景等。因此，投资者在使用这个策略逻辑时需要谨慎评估公司的基本面和市场前景。

有何风险？

这个策略逻辑可能会漏掉一些具有潜在投资价值的股票，因为我们的筛选条件可能过于严格。此外，如果市场出现较大的波动，这个策略逻辑可能会导致投资者做出过激的决策。因此，在使用这个策略逻辑时，投资者需要密切关注市场动态，并根据自己的风险承受能力做出决策。

如何优化？

为了优化这个策略逻辑，我们可以考虑加入更多的筛选条件，例如加入公司的财务数据、盈利能力等。此外，我们还可以考虑使用技术分析指标来辅助筛选股票，例如移动平均线、布林线等。最终，我们可以根据市场表现和投资者风险承受能力，调整筛选条件和指标，以找到最适合自己的股票投资策略。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    stocks = get_stocks_with_at_least_5_crossing_moments()
    
    # 筛选出昨天换手率大于8%的股票
    stocks = stocks[stocks['turnover'] > 0.08]
    
    # 筛选出换手率大于2%且小于9%的股票
    stocks = stocks[(stocks['turnover'] > 0.02) & (stocks['turnover'] < 0.09)]
    
    # 筛选出财务状况良好的股票
    stocks = stocks[stocks['profit_ratio'] > 0.1]
    
    # 筛选出盈利能力较强的股票
    stocks = stocks[stocks['return_on_assets'] > 0.1]
    
    return stocks

python代码参考

以下是使用Python实现上述策略逻辑的参考代码：

import talib

def get_stocks_with_at_least_5_crossing_moments():
    # 获取所有股票的收盘价
    prices = get_prices()
    
    # 计算移动平均线
    mom10 = talib.MA(prices, timeperiod=10)
    mom20 = talib.MA(prices, timeperiod=20)
    mom50 = talib.MA(prices, timeperiod=50)
    
    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    stocks = []
    for i in range(len(prices)):
        if mom10[i] == mom20[i] == mom50[i]:
            stocks.append(prices[i])
    
    return stocks

def get_prices():
    # 获取股票的历史收盘价
    return get_data('AAPL').close

def get_data(symbol):
    # 获取股票的历史数据
    return yfinance.Ticker(symbol).history(period='1y')

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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