问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- PE>0
- 竞价涨幅＞-2＜5
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和基本面分析。首先，策略要求至少5根均线重合，这表明股票的价格趋势比较稳定，有较强的支撑和阻力。其次，策略要求股票的PE（市盈率）大于0，这表明股票的价格相对较高，但仍然有一定的投资价值。最后，策略要求股票在竞价阶段的涨幅大于-2小于5，这表明股票的价格波动较大，可能存在一定的投资机会。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、技术分析风险和基本面分析风险。市场风险是指股票市场的整体走势可能会对策略的表现产生影响。技术分析风险是指技术分析的准确性可能会受到市场情绪和短期波动的影响。基本面分析风险是指基本面分析的准确性可能会受到公司财务报表的不准确性和市场变化的影响。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 使用更多的均线来确定股票的趋势，以提高策略的准确性和稳定性。
- 使用更多的技术指标来分析股票的价格波动和趋势，以提高策略的准确性。
- 使用更多的基本面指标来分析公司的财务状况和未来发展前景，以提高策略的准确性。
最终的选股逻辑
import tushare as ts
# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票的代码和名称
stock_codes = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')
# 选择至少5根均线重合的股票
def get_recombined_stock():
recombined_stocks = []
for code in stock_codes['ts_code']:
# 获取股票的收盘价和历史K线数据
k_data = pro.k_data(ts_code=code, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
# 计算股票的收盘价和均线数据
close_prices = k_data['close']
ma5 = close_prices[-5:]
ma10 = close_prices[-10:]
ma20 = close_prices[-20:]
ma30 = close_prices[-30:]
ma60 =
## 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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