问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要定义一些筛选条件。首先，我们需要选择至少5根均线重合的股票。这可以通过计算股票的均线数量来实现。其次，我们需要选择在9点25分涨幅小于6%的股票。这可以通过计算股票在开盘价和收盘价之间的涨幅来实现。最后，我们需要选择机器人概念且流通市值小于100亿的股票。这可以通过在股票数据集中查找机器人概念和流通市值的条件来实现。
选股逻辑分析
以上三个筛选条件可以有效地帮助我们找到符合条件的股票。首先，选择至少5根均线重合的股票可以表明股票价格趋势稳定，投资者可以更好地预测股票未来走势。其次，选择在9点25分涨幅小于6%的股票可以表明股票价格波动较小，投资者可以更好地控制风险。最后，选择机器人概念且流通市值小于100亿的股票可以表明股票具有一定的成长潜力和投资价值。
然而，以上三个筛选条件也存在一定的风险。首先，选择至少5根均线重合的股票可能会导致投资者忽略股票价格趋势的短期波动。其次，选择在9点25分涨幅小于6%的股票可能会导致投资者忽略股票价格波动的长期趋势。最后，选择机器人概念且流通市值小于100亿的股票可能会导致投资者忽略股票的成长潜力和投资价值。
如何优化？
为了优化以上选股逻辑，我们可以考虑以下几点：
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考虑加入更多筛选条件，例如加入股票的市盈率、市净率等指标，以更好地评估股票的价值。
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考虑加入更多技术分析指标，例如加入股票的布林线、移动平均线等指标，以更好地预测股票价格趋势。
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考虑加入更多市场因素，例如加入股票的行业、板块等信息，以更好地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：
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计算股票的均线数量，选择至少5根均线重合的股票。
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计算股票在开盘价和收盘价之间的涨幅，选择在9点25分涨幅小于6%的股票。
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在股票数据集中查找机器人概念和流通市值的条件，选择机器人概念且流通市值小于100亿的股票。
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将以上三个筛选条件结合，最终选择符合条件的股票。
python代码参考
以下是基于以上选股逻辑的python代码参考：
import tushare as ts
# 设置token
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
df = pro.realtime_quotes('600036.XSHG')
# 筛选条件
筛选条件 = {
'ma_count': df['ma'].count(),
'rise_percent': df['pct_chg'].abs() < 0.06,
'robot_concept': df['name'].str.contains('机器人'),
'market_cap': df['market_cap'].astype(float) < 1000000000
}
# 过滤数据
filtered_df = df[df[筛选条件].all(axis=1)]
# 输出结果
print(filtered_df)
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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