问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 规模2亿以上
- 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
这个策略基于以下假设：
- 股票的长期趋势往往受到均线的支撑和阻力。
- 当均线密集时，表明市场参与者对股票的预期较为一致，因此股票的价格波动可能较小。
- 当股票价格上涨超过一定幅度时，可能会吸引更多的投资者跟进，从而推动股票价格上涨。
基于以上假设，该策略通过寻找至少5根均线重合的股票，来筛选出那些具有较强趋势和较少波动的股票。同时，该策略还要求股票的规模较大，以确保其具有足够的流动性。最后，该策略还筛选出近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的股票，以确保股票具有一定的市场表现。
然而，这个策略也存在一些风险：
- 均线的密集程度可能会因市场环境的变化而改变，因此该策略的筛选结果可能会受到市场环境的影响。
- 该策略只考虑了股票的价格波动和市场表现，而忽略了其他因素，例如公司的财务状况、行业前景等，因此可能会错过一些具有潜力的股票。
- 该策略可能会过度依赖历史数据，因此在市场环境发生变化时，其筛选结果可能会出现偏差。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 尝试使用不同的均线数量和时间周期来筛选股票，以寻找更加稳健的策略。
- 尝试结合其他因素，例如公司的财务状况、行业前景等，来筛选股票，以提高策略的准确性和可靠性。
- 尝试使用技术分析和基本面分析相结合的方法，以更好地理解股票的价格走势和价值。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
import talib
def get_top_reversal_trend_candles(prices, fast ma=5, slow ma=20, n=25):
# 获取股票的收盘价
closes = prices['close']
# 计算移动平均线
fast_ma = talib.MA(closes, fast_ma)
slow_ma = talib.MA(closes, slow_ma)
# 获取反转趋势的信号
signal = talib.SMA(closes,
## 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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