问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 9点25分涨幅小于6%
- 今日最低价小于昨日最低价
选股逻辑分析
- 该策略首先筛选出至少5根均线重合的股票，这意味着这些股票的短期和长期趋势可能比较一致，有利于投资者进行长期投资。
- 筛选出9点25分涨幅小于6%的股票，这表明这些股票的价格在开盘后没有出现大幅上涨，可能表明市场对该股票的未来表现比较看淡。
- 筛选出今日最低价小于昨日最低价的股票，这表明这些股票的价格在短期内出现了下跌，可能表明市场对该股票的未来表现比较看淡。
有何风险？
- 该策略可能无法准确预测股票的未来表现，因为股票的价格受到许多因素的影响，包括市场情绪、公司业绩等。
- 如果该策略选择的股票在筛选后出现大幅上涨或下跌，可能会导致投资者的损失。
如何优化？
- 可以考虑增加更多的筛选条件，例如选择市盈率较低的股票、选择业绩较好的股票等，以提高策略的准确性和可靠性。
- 可以考虑使用更多的技术分析工具和指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地分析股票的价格走势和趋势。
最终的选股逻辑
- 选择至少5根均线重合的股票
- 选择9点25分涨幅小于6%的股票
- 选择今日最低价小于昨日最低价的股票
- 选择市盈率较低的股票
- 选择业绩较好的股票
- 使用移动平均线、布林线等技术分析工具和指标进行分析
python代码参考
import tushare as ts
# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 筛选出至少5根均线重合的股票
df = pro.realtime_quotes('600036.SZ')
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30'] == df['ma60']]
df = df[df['ma5'] == df['ma10'] == df['ma20'] == df['ma30']
## 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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