问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1；
- 至少5根均线重合的股票；
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5。
选股逻辑分析
振幅大于1的股票通常有一定的波动性，而至少5根均线重合的股票则表明股票价格处于一定的稳定阶段，同时也符合趋势交易的要求。今日最大跌幅在-4%至-5%之间可以反映出短期市场情绪的恐慌，可以作为判断股票价格是否已经触底的指标之一。
有何风险？
该选股策略的风险在于，选股条件过于苛刻，可能会导致选股范围过小，甚至没有符合条件的股票可选。同时，今日最大跌幅可能只是短期市场情绪的波动，并不能反映出股价的真实价值。
如何优化？
为了降低选股的难度，可以适当调低选股条件，例如减小振幅和最大跌幅的门槛，或者引入其他技术指标辅助选股。同时，应该关注股票的基本面，尤其是公司的财务状况和行业趋势，以辅助选股决策。
最终的选股逻辑
综合上述分析，我们可以完善该选股策略为：
- 振幅大于0.5；
- 5日均线、10日均线、20日均线、30日均线、60日均线重合；
- 今日最大跌幅小于-3%。
同花顺指标公式代码参考
本选股策略采用的是技术指标交叉验证和最大跌幅判断，没有特定的指标公式。
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
# 获取所有股票代码
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
is_amplitude_large = False
is_ma_converge = False
is_price_drop_large = False
# 剔除st股票
if code.startswith('ST') or code.startswith('300') or code.startswith('688'):
continue
bars = ts.get_k_data(code, '2022-01-01', '2022-12-31')
if bars is not None and len(bars) > 5:
# 振幅大于0.5
high, low, close = bars['high'].values, bars['low'].values, bars['close'].values
amplitude = (high - low) / close[:-1]
is_amplitude_large = amplitude.max() > 0.005
# 至少5根均线重合的股票
ma_5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
ma_10 = talib.MA(close, timeperiod=10)
ma_20 = talib.MA(close, timeperiod=20)
ma_30 = talib.MA(close, timeperiod=30)
ma_60 = talib.MA(close, timeperiod=60)
ma_count = len(set([ma[-1] for ma in [ma_5, ma_10, ma_20, ma_30, ma_60]]))
is_ma_converge = ma_count >= 5
# 今日最大跌幅小于-3%
price_change = (close[-1] - close[-2]) / close[-2]
is_price_drop_large = -0.03 <= price_change <0
if is_amplitude_large and is_ma_converge and is_price_drop_large:
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars['close'].iloc[-1], 'industry': df.loc[code]['industry']}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['industry'], ascending=False)
## 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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