问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，今日均线向上发散。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以反映股票的市场波动情况，选股时可以挖掘出更具盈利潜力的股票。
- 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出有一定涨幅但是未过度涨价的股票，同时具有较好的风险收益特点。
- 今日均线向上发散可以反映股票当前价格的短期上涨趋势，选股时可以挖掘出处于上涨趋势中的股票。
有何风险？
- 个股可能存在价格短期波动的情况，选股策略可能会因此而失效。
- 均线向上发散不能反映出股票的长期趋势，选股时需要注意短期与长期的区别。
如何优化？
- 综合考虑均线的长期趋势，同时结合技术指标来判断选股标准。
- 适当降低对均线的依赖，增加其他技术指标的判断力。
- 选股时需要结合市场环境和股票基本面数据，来综合判断选股效果。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，今日均线向上发散，并综合考虑市场环境和股票基本面数据，来确定选股标准。
同花顺指标公式代码参考
(C - O) / O >= 0.03 AND COUNT(IF(REF(ABS((C - O) / O), 1), ABS((C - O) / O),0)=0, 1)>0 AND MA(CLOSE, 5) > MA(CLOSE, 10) AND MA(CLOSE, 5) > MA(CLOSE, 20) AND MA(CLOSE, 10) > MA(CLOSE, 20)
python代码参考
import talib
import akshare as ak
def select(df):
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
df = df[talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=5) > talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=10)]
df = df[talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=5) > talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=20)]
df = df[talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=10) > talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=20)]
return df
## 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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