问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要找到至少5根均线重合的股票。这可以通过计算股票价格与5条不同时间段的移动平均线之间的差异来实现。具体来说，我们可以计算股票价格与以下5条移动平均线之间的差异：
- 5日移动平均线
- 10日移动平均线
- 20日移动平均线
- 50日移动平均线
- 100日移动平均线
如果这些差异都较小，则表示股票价格在短期内波动较小，可能处于一个相对稳定的阶段。因此，我们可以选择这些至少5根均线重合的股票作为我们的投资标的。
接下来，我们需要筛选出2021年机器人概念的股票。这可以通过使用股票交易所的行情数据来实现。具体来说，我们可以使用股票交易所的API来获取股票的行业分类，并筛选出机器人概念的股票。
最后，我们需要筛选出流通市值小于100亿的股票。这可以通过使用股票交易所的行情数据来实现。具体来说，我们可以使用股票交易所的API来获取股票的流通市值，并筛选出流通市值小于100亿的股票。
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是通过计算股票价格与5条不同时间段的移动平均线之间的差异来筛选出至少5根均线重合的股票，然后通过筛选出2021年机器人概念的股票，最后通过筛选出流通市值小于100亿的股票来确定投资标的。
这个策略的优点是它可以通过计算股票价格与不同时间段的移动平均线之间的差异来筛选出相对稳定的股票，从而降低投资风险。此外，这个策略还考虑了股票的行业分类和流通市值，从而能够更好地筛选出具有投资价值的股票。
然而，这个策略的缺点是它可能无法完全捕捉到股票市场的变化。由于这个策略只考虑了股票价格与移动平均线之间的差异，因此可能无法准确预测股票的价格走势。此外，这个策略也可能无法考虑到其他因素，例如公司的财务状况、行业发展趋势等。
有何风险？
这个策略的风险主要来自于股票市场的不确定性。由于这个策略只考虑了股票价格与移动平均线之间的差异，因此可能无法准确预测股票的价格走势。此外，这个策略也可能无法考虑到其他因素，例如公司的财务状况、行业发展趋势等。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑使用更多的移动平均线来计算股票价格与它们之间的差异。例如，我们可以使用120日、250日等更长的时间段的移动平均线来筛选出更稳定的股票。此外，我们还可以考虑使用其他指标来筛选出具有投资价值的股票，例如市盈率、市净率等。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 计算股票价格与5日、10日、20日、50日、100日移动平均线之间的差异
- 筛选出至少5根均线重合的股票
- 筛选出2021年机器人概念的股票
- 筛选出流通市值小于100亿的股票
- 根据以上筛选结果确定投资标的
以下是python代码参考：
import yfinance as yf
# 获取股票数据
stock = yf.Ticker('stock_name')
# 计算股票价格与5日、10日、20日、50日、100日移动平均线之间的差异
diffs = stock['Adj Close'].diff()
# 筛选出至少5根均线重合的股票
for i in range(5, len(diffs)):
if diffs[i] == 0:
diff_diffs = diffs[:i] + diffs[i+1:]
if len(diff_diffs) >= 5:
print(stock.info['symbol'], diff_diffs)
break
# 筛选出2021年机器人概念的股票
industry = stock.info['industry']
if industry.startswith('Robotics'):
print(stock.info['symbol'])
# 筛选出流通市值小于100亿的股票
market_cap = stock.info['market_cap']
if market_cap < 100e9:
print(stock.info['symbol'])
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。
如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
