问财量化选股策略逻辑
首先，我们筛选出至少5根均线重合的股票，这表明这些股票的短期和中期趋势比较一致，可能会有较好的上涨机会。然后，我们选择昨日非涨停板的股票，这表明这些股票的市场关注度较高，可能会有更多的交易机会。最后，我们选择换手率在2%到9%之间的股票，这表明这些股票的流动性较好，交易活跃度适中。
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市场关注度来筛选股票。它主要关注股票的短期和中期趋势，以及股票的流动性。这个策略可能会遗漏一些股票，例如长期趋势非常强劲的股票，或者流动性非常差的股票。同时，这个策略可能会过于侧重于短期趋势，而忽略了长期趋势的影响。
有何风险？
这个策略的风险在于它可能会选择一些高风险的股票，例如市场关注度非常高但短期趋势不明确的股票，或者流动性非常好但长期趋势不稳定的股票。因此，在使用这个策略时，需要密切关注市场动态和股票的基本面，以避免投资风险。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑增加一些其他因素的考虑，例如股票的盈利能力、财务状况、行业背景等等。同时，我们也可以考虑使用更高级的量化技术，例如机器学习算法，来筛选股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
import talib
def get_hot_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 筛选出至少5根均线重合的股票
filtered_stocks = []
for stock in stocks:
if len(talib.MA(stock, timeperiods=[5, 10, 20, 30, 60])) >= 5:
filtered_stocks.append(stock)
# 筛选出昨日非涨停板的股票
filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if stock[-1] != 'N']
# 筛选出换手率在2%到9%之间的股票
filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if stock['volume'] > 200000 and stock['volume'] < 9000000]
return filtered_stocks
python代码参考
import talib
## 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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