问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要确定一个时间周期，例如日线。然后，我们选择至少5根均线作为参考，这些均线可以是不同期限的均线，例如5日、10日、20日、60日和120日均线。接下来，我们筛选出昨天换手率大于8%的股票，这表示这些股票在昨天有比较大的交易活动。最后，我们筛选出今天增仓占比大于5%的股票，这表示这些股票在今天有比较大的买入力度。
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市场行为分析的。首先，我们选择至少5根均线作为参考，这可以反映股票的长期趋势和短期趋势。然后，我们筛选出昨天换手率大于8%的股票，这表示这些股票在昨天有比较大的交易活动，可能表明市场对这些股票的关注度较高。最后，我们筛选出今天增仓占比大于5%的股票，这表示这些股票在今天有比较大的买入力度，可能表明市场对这些股票的前景比较乐观。
然而，这个策略也有一些风险。首先，如果市场走势与我们的预期不符，那么我们的策略可能会失效。其次，如果我们的均线选择不当，那么我们的策略可能会产生偏差。最后，如果我们的换手率和增仓占比指标选择不当，那么我们的策略可能会产生偏差。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：
- 选择不同的均线期限，例如10日、20日、60日和120日均线，以反映不同时间周期的市场走势。
- 筛选出昨天换手率和今天增仓占比的中位数，以减少极端值对策略的影响。
- 选择其他指标作为参考，例如成交量、MACD等，以增加策略的多样性和可靠性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 选择日线数据作为参考。
- 选择至少5根均线作为参考，包括5日、10日、20日、60日和120日均线。
- 筛选出昨天换手率大于8%的股票。
- 筛选出今天增仓占比大于5%的股票。
- 对于符合以上条件的股票，计算其均线乖离率，即选取当前价格与最近的均线之间的距离，然后计算乖离率的绝对值。如果乖离率大于20%，则视为超买信号，如果乖离率小于-20%，则视为超卖信号。
- 将符合以上条件的股票按照其均线乖离率从大到小排序，选择排名前10的股票作为最终的股票池。
python代码参考
import talib
def get_ma(c, n):
return talib.MA(c, n)
def get_rsi(c, n):
rsi = talib.RSI(c, n)
return rsi
def get乖离率(c, ma1, ma2):
price = c[-1]
ma1 = get_ma(c, ma1)
ma2 = get_ma(c, ma2)
diff = price - ma1
ad = diff / ma1 * 100
if ad > 20:
return 20
elif ad < -20:
return -20
else:
return ad
def get_top_10(c):
ma1 = get_ma(c, 5)
ma2 = get_ma(c, 10)
ma3 = get_ma(c, 20)
ma4 = get_ma(c, 60)
ma5 = get_ma(c, 120)
rsi = get_rsi(c, 14)
ad = get乖离率(c, ma1, ma2)
dmi = talib.DMI(c, fastperiod=14, slowperiod=28, signalperiod=9)
macd = talib.MACD(c, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
ema = talib.EMA(c, 12)
price = c[-1]
# 计算指标
ma1 = get_ma(c, ma1)
ma2 = get_ma(c, ma2)
ma3 = get_ma(c, ma3)
ma4 = get_ma(c, ma4)
ma5 = get_ma(c, ma5)
rsi = get_rsi(c, rsi)
ad = get乖离率(c, ma1, ma2)
dmi = talib.DMI(c, fastperiod=14, slowperiod=28, signalperiod=
## 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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