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
- 近一个月内有过涨停
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市场行为分析的。首先，该策略要求至少5根均线重合，这表明股票价格在一段时间内处于相对稳定的状态，可能有较强的支撑力和上涨潜力。其次，该策略要求10日涨幅大于0小于35，这表明股票价格在近10天内有一定的上涨趋势，但还没有达到过高的程度，避免了过高的风险。最后，该策略要求近一个月内有过涨停，这表明股票价格在短期内有较强的爆发力和市场关注度。
有何风险？
这个策略的风险主要在于市场风险和技术分析的准确性。首先，市场风险是指股票价格受到整体市场环境的影响，可能会出现较大的波动，导致策略失效。其次，技术分析的准确性也是一个问题，因为股票价格的走势受到多种因素的影响，包括市场情绪、公司业绩、政策变化等等，这些因素难以完全预测和控制。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几个方面：
- 改变均线的数量和时间周期，以适应不同的市场环境和股票特点。
- 加入更多的技术指标和市场数据，以提高策略的准确性和可靠性。
- 考虑加入更多的市场行为分析和基本面分析，以更好地把握股票的价格走势和价值潜力。
最终的选股逻辑
- 筛选出至少5根均线重合的股票
- 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
- 筛选出近一个月内有过涨停的股票
- 对符合以上条件的股票进行综合评分，选择评分最高的前10只股票作为最终的买入标的
python代码参考
以下是基于pandas和numpy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')
# 筛选出至少5根均线重合的股票
data = data[(data['ma5'] == data['ma10']) & (data['ma10'] == data['ma20']) & (data['ma20'] == data['ma30']) & (data['ma30'] == data['ma60'])]
# 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
data = data[(data['close'] > data['close'].shift(10)) & (data['close'] < data['close'].shift(10) + 35)]
# 筛选出近一个月内有过涨停的股票
data = data[(data['close'] > data['close'].shift(-30)) & (data['close'] < data['close'].shift(-30) + 10)]
# 综合评分
data['score'] = data['close'] * data['volume'] * data['turnover'] * data['pb'] * data['pe'] * data['roa'] * data['roe']
# 选择评分最高的前10只股票作为最终的买入标的
top_10 = data['score'].nlargest(10)
# 输出结果
print(top_10)
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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