问财量化选股策略逻辑
该策略基于以下三个条件进行股票筛选：
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至少5根均线重合的股票：通过计算股票的5日、10日、20日、60日和120日均线的平均值，如果这5条均线的值相等，则认为该股票至少有5根均线重合。
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流通盘小于等于55亿股：为了确保股票的流动性，该策略仅考虑流通盘小于等于55亿股的股票。
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近一个月内有过涨停：为了筛选出有较强市场表现的股票，该策略仅考虑近一个月内有过涨停的股票。
选股逻辑分析
该策略通过计算股票的均线平均值来筛选出至少有5根均线重合的股票，这可以视为一种趋势跟踪策略，因为均线的平均值可以反映股票价格的趋势。同时，该策略还考虑了股票的流通盘和市场表现，可以避免一些流动性较差或市场表现不佳的股票。
有何风险？
该策略的风险主要来源于市场风险和流动性风险。首先，市场风险是指股票价格的波动性，由于股票价格受到市场情绪、政策等因素的影响，因此可能会出现较大的波动，从而导致策略的收益受到影响。其次，流动性风险是指股票的流动性不足，如果股票的流动性较差，可能会导致交易困难，从而影响策略的执行效果。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑以下几点：
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考虑更多周期的均线：除了5日、10日、20日、60日和120日均线外，还可以考虑其他周期的均线，例如30日、90日等，以更好地反映股票的趋势。
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考虑更多技术指标：除了均线外，还可以考虑其他技术指标，例如MACD、RSI等，以更好地判断股票的趋势和市场表现。
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考虑更多市场因素：除了考虑股票的趋势和市场表现外，还可以考虑其他市场因素，例如政策、经济等因素，以更好地预测股票的价格走势。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
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计算股票的5日、10日、20日、60日和120日均线的平均值，如果这5条均线的值相等，则认为该股票至少有5根均线重合。
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计算股票的30日、90日均线的平均值，如果这2条均线的值相等，则认为该股票至少有2根均线重合。
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计算股票的MACD指标的DIF和DEA线的平均值，如果DIF和DEA线的值相等，则认为该股票的趋势较强。
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计算股票的RSI指标的值，如果RSI的值在30以下，则认为该股票的市场表现较弱。
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考虑股票的流通盘和市场表现，选择流通盘小于等于55亿股、近一个月内有过涨停的股票。
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根据以上条件，筛选出符合条件的股票。
python代码参考
以下是基于上述策略的python代码：
import talib
def get_line_average(data, n):
"""计算n条均线的平均值"""
if n <= 0:
return None
if n == 1:
return data[-1]
else:
ma = talib.MA(data, n)
return ma[-1]
def get_macd_average(data):
"""计算MACD指标的DIF和DEA线的平均值"""
if len(data) < 20:
return None
else:
ema12 = talib.EMA(data, 12)
ema26 = talib.EMA(data, 26)
macd = ema12 - ema26
return macd[-1]
def get_rsi_average(data):
"""计算RSI指标的值"""
if len(data) < 14:
return None
else:
rsi = talib.RSI(data, 14)
return rsi[-1]
def get_stock符合条件的股票代码：
# 获取所有股票代码
stock_codes = get_stock_codes()
# 筛选出符合条件的股票
filtered_codes = []
for code in stock_codes:
if code.endswith('.SH') or code.endswith('.SZ'):
# 获取股票数据
data = get_stock_data(code)
# 计算均线平均值、MACD平均值和RSI值
line_average = get_line_average(data, 5)
macd_average = get_macd_average(data)
rsi_average = get_rsi_average(data)
## 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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