问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 60开头的股票
- 机器人概念且流通市值小于100亿
选股逻辑分析
- 第一条均线是5日均线，用于捕捉短期趋势。
- 第二条均线是10日均线，用于捕捉中期趋势。
- 第三条均线是20日均线，用于捕捉中长期趋势。
- 第四条均线是30日均线，用于捕捉中长期趋势。
- 第五条均线是60日均线，用于捕捉中长期趋势。
以上5条均线的重合，可以表明股票的价格趋势在短期、中期和中长期上都保持一致，从而增强股票的稳定性。
有何风险？
- 由于只考虑了5条均线的重合情况，可能会忽略一些其他重要的因素，导致选出的股票并不是最优选择。
- 如果股票的价格波动较大，可能会导致均线的移动较快，使得5条均线无法重合，从而排除了一些本来应该入选的股票。
如何优化？
- 可以考虑增加更多的均线，例如75日、100日、150日等，以更好地捕捉不同时间段的趋势。
- 可以考虑加入其他指标，例如MACD、RSI等，以更好地判断股票的价格走势。
最终的选股逻辑
- 选取流通市值小于100亿的机器人概念股票。
- 选取60开头的股票。
- 选取至少5条均线重合的股票，其中5日、10日、20日、30日、60日均线的重合。
- 在满足以上条件的股票中，选取价格波动较小的股票。
python代码参考
import tushare as ts
# 设置pro接口key
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有机器人概念股票
data = pro.stock_basic_list('机器人概念')
# 选取流通市值小于100亿的股票
data = data[data['market_cap'] < 1000000000]
# 选取60开头的股票
data = data[data['ts_code'].str.startswith('60')]
# 选取至少5条均线重合的股票
data = data[(data['close'].rolling(window=5).mean() > data['close'].rolling(window=10).mean()) &
(data['close'].rolling(window=5).mean() > data['close'].rolling(window=20).mean()) &
(data['close'].rolling(window=5).mean() > data['close'].rolling(window=30).mean()) &
(data['close'].rolling(window=5).mean() > data['close'].rolling(window=60).mean())]
# 选取价格波动较小的股票
data = data[data['close'].rolling(window=5).std() < 0.5]
# 输出结果
print(data)
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？
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