(iwencai选股策略)今日上涨_1主板_、换手率_2%且_9%、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

• 至少5根均线重合的股票
• 换手率>2%且<9%
• 今日上涨>1主板

选股逻辑分析

这个策略基于以下三个条件来筛选股票：

1. 股票至少有5根均线重合，这表明股票价格在短期内有较强的支撑和阻力，可能是市场趋势的转折点。
2. 股票的换手率在2%到9%之间，这个范围内的股票通常被认为是健康的，交易活跃但不太拥挤。
3. 股票今日上涨幅度大于1主板，这表明股票价格在短期内有较强的上涨动力。

综合以上三个条件，这个策略筛选出的股票可能具有较好的市场表现和投资价值。

有何风险？

这个策略存在以下风险：

1. 筛选出的股票数量可能较少，无法满足投资者的需求。
2. 筛选出的股票可能不符合投资者的风险偏好和投资目标。
3. 筛选出的股票价格可能受到市场整体趋势的影响，导致策略表现不佳。

如何优化？

为了优化这个策略，可以考虑以下几点：

1. 将筛选条件进行组合，例如将均线重合的数量限制在3到7之间，以提高策略的准确性和可操作性。
2. 将换手率的范围扩大到5%到15%，以涵盖更多的股票。
3. 将上涨幅度的要求降低到0.5主板，以提高策略的可操作性。

最终的选股逻辑

• 股票至少有3根均线重合
• 换手率>5%且<15%
• 今日上涨>0.5主板

python代码参考

import talib

def get筛选条件():
    # 筛选出至少3根均线重合的股票
    ma3 = talib.MA(prices, timeperiod=3)
    ma5 = talib.MA(prices, timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(prices, timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(prices, timeperiod=20)
    ma50 = talib.MA(prices, timeperiod=50)
    ma100 = talib.MA(prices, timeperiod=100)
    ma200 = talib.MA(prices, timeperiod=200)
    if ma3[-1] > ma5[-1] and ma3[-1] > ma10[-1] and ma3[-1] > ma20[-1] and ma3[-1] > ma50[-1] and ma3[-1] > ma100[-1] and ma3[-1] > ma200[-1]:
        return True
    else:
        return False

def get筛选条件2():
    # 筛选出换手率在5%到15%之间的股票
    if prices[-1] * prices[-2] * prices[-3] * prices[-4] * prices[-5] > 0.05 and prices[-1] * prices[-2] * prices[-3] * prices[-4] * prices[-5] < 0.15:
        return True
    else:
        return False

def get筛选条件3():
    # 筛选出今日上涨幅度大于0.5主板的股票
    if prices[-1] > prices[-2] * 1.05:
        return True
    else:
        return False

def get筛选条件4():
    # 筛选出符合所有条件的股票
    if get筛选条件() and get筛选条件2() and get筛选条件3():
        return True
    else:
        return False

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = data.loc[data['get筛选条件4'] == True]

# 输出筛选结果
print(selected_stocks)

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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