(iwencai选股策略)今日最低价小于昨日最低价_、换手率_2%且_9%、至少5根均线重

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%
• 今日最低价小于昨日最低价

选股逻辑分析

这个策略基于以下三个条件来筛选股票：

1. 股票的均线至少有5根重合，这表明股票价格趋势比较稳定，有可能出现上涨的趋势。
2. 股票的换手率在2%到9%之间，这个范围内的换手率表明股票的交易活跃度适中，不太冷门也不太热门。
3. 今日最低价小于昨日最低价，这表明股票价格在下跌过程中，有可能出现反弹的机会。

综合以上三个条件，我们可以筛选出一些具有上涨潜力的股票。

有何风险？

这个策略存在以下风险：

1. 筛选出的股票可能不符合投资者的预期，导致投资失误。
2. 筛选出的股票可能在短期之内没有明显的上涨趋势，导致投资者的耐心被耗尽。
3. 筛选出的股票可能受到市场环境的影响，导致股票价格出现较大的波动。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：

1. 根据不同的市场环境和行业背景，选择不同的均线数量和组合，以更好地反映股票价格的趋势。
2. 将换手率的范围扩大或缩小，以更好地筛选出具有交易活跃度的股票。
3. 将今日最低价小于昨日最低价的条件改为今日最高价大于昨日最高价，以更好地筛选出具有上涨潜力的股票。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取所有A股股票的代码和数据
    stocks = get_stocks()

    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in stocks if len(get_stock_ma(stock)) >= 5]

    # 筛选出换手率在2%到9%之间的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if get_stock_trading_volume(stock) >= 2 and get_stock_trading_volume(stock) <= 9]

    # 筛选出今日最低价小于昨日最低价的股票
    filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if get_stock_price(stock, '1d') < get_stock_price(stock, '2d')]

    # 返回筛选后的股票列表
    return filtered_stocks

python代码参考

import tushare as ts

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票的代码和数据
stocks = pro.stock_basic()

# 筛选出至少5根均线重合的股票
filtered_stocks = []
for stock in stocks:
    ma = get_stock_ma(stock)
    if len(ma) >= 5:
        filtered_stocks.append(stock)

# 筛选出换手率在2%到9%之间的股票
filtered_stocks = []
for stock in filtered_stocks:
    trading_volume = get_stock_trading_volume(stock)
    if trading_volume >= 2 and trading_volume <= 9:
        filtered_stocks.append(stock)

# 筛选出今日最低价小于昨日最低价的股票
filtered_stocks = []
for stock in filtered_stocks:
    price = get_stock_price(stock, '1d')
    yesterday_price = get_stock_price(stock, '2d')
    if price < yesterday_price:
        filtered_stocks.append(stock)

# 返回筛选后的股票列表
print(filtered_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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