问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 10日涨幅大于0小于35
- 价格小于12
选股逻辑分析
- 该策略首先寻找至少5根均线重合的股票，这表明这些股票的短期和中期趋势较为一致，可能具有较好的上涨潜力。
- 接着，策略筛选出10日涨幅大于0小于35的股票，这表明这些股票在最近10天内有一定的上涨趋势，但还没有达到过高的程度。
- 最后，策略筛选出价格小于12的股票，这表明这些股票的价格相对较低，可能具有较好的投资价值。
有何风险？
- 该策略没有考虑股票的基本面因素，仅仅根据技术指标进行筛选，因此可能会忽略一些重要的风险因素。
- 另外，该策略只考虑了股票的短期趋势，没有考虑长期趋势，因此可能会错过一些具有长期投资价值的股票。
如何优化？
- 为了优化该策略，可以考虑加入一些基本面因素，例如公司的财务数据、盈利能力等，以更好地评估股票的投资价值。
- 另外，可以考虑加入一些长期趋势的指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的长期走势。
最终的选股逻辑
- 筛选出至少5根均线重合的股票
- 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
- 筛选出价格小于12的股票
- 在这些股票中，加入一些基本面因素和长期趋势指标，以更好地评估股票的投资价值。
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于实现上述策略：
import talib
def get_hot_stock():
# 获取所有A股股票的代码
codes = list(ta.get_all_codes())
# 初始化一个空列表，用于存储符合条件的股票代码
hot_stocks = []
# 遍历所有股票代码
for code in codes:
# 获取股票的收盘价、10日涨幅和5日均线
close_prices = talib.MA(code['close'], timeperiod=5)
ten_day_gain = code['close'].pct_change(10)
five_day_gain = code['close'].pct_change(5)
# 判断股票是否符合条件
if len(close_prices) >= 5 and ten_day_gain >= 0 and ten_day_gain <= 35 and five_day_gain <= 0:
# 将符合条件的股票代码添加到列表中
hot_stocks.append(code['code'])
# 返回符合条件的股票代码列表
return hot_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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