(iwencai选股策略)机器人概念且流通市值小于100亿_、昨天换手率＞8%、至少5根均

问财量化选股策略逻辑

根据提供的信息，我们可以通过以下三个条件来筛选股票：

1. 至少5根均线重合的股票
2. 昨天换手率＞8%
3. 机器人概念且流通市值小于100亿

我们可以使用以下代码来实现这个策略：

import talib
import pandas as pd

def check均线多重合(candles):
    # 计算5日、10日、20日、60日、120日均线
    ma5 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=20)
    ma60 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=60)
    ma120 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=120)

    # 判断是否至少有5根均线重合
    if len(set(ma5)) >= 5 or len(set(ma10)) >= 5 or len(set(ma20)) >= 5 or len(set(ma60)) >= 5 or len(set(ma120)) >= 5:
        return True
    else:
        return False

def check换手率(candles):
    # 计算昨天的换手率
    close_price = candles.Close[-1]
    open_price = candles.Open[-1]
    volume = candles Volume[-1]
    if volume / (open_price * close_price) > 8:
        return True
    else:
        return False

def check机器人概念(candles):
    # 检查是否包含机器人概念的股票
    # 这里可以使用股票的题材概念来判断
    if '机器人' in candles.Ticker:
        return True
    else:
        return False

def check流通市值(candles):
    # 检查流通市值是否小于100亿
    market_cap = candles.Close[-1] * candles.Open[-1] * candles Volume[-1] / 1000000000
    if market_cap < 100:
        return True
    else:
        return False

# 从股票数据源中获取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出符合条件的股票
filtered_df = df[(df['Close'].rolling(window=5).apply(check均线多重合, raw=True) & 
                  df['Close'].rolling(window=1).apply(check换手率, raw=True) & 
                  df['Ticker'].str.contains('机器人', case=False) & 
                  df['MarketCap'].apply(check流通市值, raw=True))]

# 输出符合条件的股票列表
print(filtered_df[['Ticker', 'Close']])

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是通过计算股票的5日、10日、20日、60日、120日均线，来筛选出至少有5根均线重合的股票。然后，通过计算昨天的换手率，来筛选出昨天换手率大于8%的股票。最后，通过检查股票是否包含机器人概念，以及流通市值是否小于100亿，来筛选出符合条件的股票。

有何风险？

这个策略的风险在于，它只考虑了股票的短期价格走势和成交量，而忽略了其他因素，例如公司的财务状况、行业环境等。因此，这个策略可能会错过一些具有长期投资价值的股票。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑增加一些其他的筛选条件，例如：

• 股票的市盈率是否合理
• 股票的业绩是否稳定
• 股票的行业是否具有前景

此外，我们还可以考虑使用更高级的量化技术，例如机器学习算法，来提高策略的准确性和稳定性。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑可以使用以下代码实现：

import talib
import pandas as pd

def check均线多重合(candles):
    # 计算5日、10日、20日、60日、120日均线
    ma5 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=20)
    ma60 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=60)
    ma120 = talib.MA(candles.Close, timeperiod=120)

    # 判断是否至少有5根均线重合
    if len(set(ma5))

## 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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