问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 今日均线向上发散
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
选股逻辑分析
- 这个策略的逻辑是寻找均线粘合的股票，这通常意味着股票价格在一个相对稳定的水平上波动。当均线向上发散时，说明股票价格开始向上移动，这可能是一个买入信号。
- 选择近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的股票，可以增加策略的胜率。因为如果股票能够在短期内有较大的涨幅，那么它可能有更大的上涨潜力。
有何风险？
- 这个策略的缺点是它可能无法捕捉到股票的长期趋势。如果股票价格在一个相对稳定的水平上波动，那么这个策略可能会错过一些机会。
- 这个策略也可能无法捕捉到一些短期波动。如果股票价格在短期内出现较大的波动，那么这个策略可能会错过一些机会。
如何优化？
- 为了优化这个策略，可以考虑增加更多的均线来捕捉更多的价格波动。例如，可以考虑使用10、20、30、60和120日均线。
- 另一个优化方法是考虑使用其他指标来确认股票的买入信号。例如，可以考虑使用MACD指标来确认股票的买入信号。
最终的选股逻辑
- 选择至少5根均线重合的股票
- 选择今日均线向上发散的股票
- 选择近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的股票
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于实现这个策略：
import talib
def get_rolling_average(prices, n):
"""
获取n日的滚动平均值
"""
rolling_mean = talib.MA(prices, n)
return rolling_mean
def is_stock_overbought(prices, overbought_threshold):
"""
判断股票是否被过度买进
"""
overbought = talib.BBANDS(prices, timeperiod=14, upperband=overbought_threshold, middleband=None, lowerband=None)
return overbought[1] > overbought_threshold
def get_stocks_with_strong_gains(prices,
## 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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