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
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5
选股逻辑分析
这个策略看起来是基于技术分析的，通过分析股票的均线和价格波动来筛选出符合条件的股票。具体来说，它要求股票的至少5根均线重合，这可能意味着股票价格在短期内波动较小，表明市场对该股票的走势比较稳定。同时，策略还要求股票的10日涨幅大于0小于35，这可能意味着股票价格在过去10天内有上涨的趋势，但上涨速度不是很快，表明市场对该股票的未来走势比较乐观。最后，策略还要求股票今日最大跌幅小于-4且大于-5，这可能意味着股票价格在过去一天内有较大的波动，但下跌幅度不是很大，表明市场对该股票的未来走势比较乐观。
有何风险？
这个策略可能存在以下风险：
- 过于依赖技术分析，忽略了其他因素对股票价格的影响，例如公司的财务状况、行业发展趋势等。
- 选择的均线数量和时间周期可能不适合当前市场环境，导致筛选出的股票不符合预期。
- 筛选出的股票数量较少，可能无法满足投资者的需求。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 选择更多的均线数量和时间周期，以更好地反映股票价格的走势。
- 考虑加入其他因素，例如公司的财务状况、行业发展趋势等，以更好地评估股票的价值。
- 使用更多的数据源和分析工具，以更好地筛选出符合条件的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 选择5根均线，包括20日、50日、100日、200日和600日均线。
- 计算股票的10日涨幅，公式为：(当前收盘价 - 前10日最低价) / 前10日最低价 * 100%
- 计算股票的最大跌幅，公式为：(当前收盘价 - 前一日收盘价) / 前一日收盘价 * 100%
- 筛选出符合条件的股票，即：至少5根均线重合、10日涨幅大于0小于35、今日最大跌幅小于-4且大于-5。
python代码参考
以下是使用pandas和numpy库实现该策略的python代码参考：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算均线
data['ma20'] = data['close'].rolling(window=20).mean()
data['ma50'] = data['close'].rolling(window=50).mean()
data['ma100'] = data['close'].rolling(window=100).mean()
data['ma200'] = data['close'].rolling(window=200).mean()
data['ma600'] = data['close'].rolling(window=600).mean()
# 计算涨幅和跌幅
data['涨幅'] = (data['close'] - data['close'].rolling(window=10).min()) / data['close'].rolling(window=10).min() * 100
data['跌幅'] = (data['close'] - data['close'].shift(1)) / data['close'].shift(1) * 100
# 筛选出符合条件的股票
mask = (data['ma20'] > data['ma50']) & (data['ma50'] > data['ma100']) & (data['ma100'] > data['ma200']) & (data['ma200'] > data['ma600']) & (data['涨幅'] > 0) & (data['跌幅'] < -4) & (data['跌幅'] > -5)
selected = data[mask]
# 输出符合条件的股票
print(selected)
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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