问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要找到至少5根均线重合的股票。这可以通过计算所有股票的收盘价与5日、10日、20日、60日和120日均线之间的距离来实现。如果收盘价与至少5条均线的距离都小于一定阈值，则认为该股票至少有5根均线重合。
接下来，我们可以按照个股热度从大到小排序。这可以通过计算每个股票的成交量、换手率和涨跌幅来实现。我们可以使用这些指标来评估股票的活跃程度和市场表现。
最后，我们可以筛选流通市值在50亿到100亿之间的股票。这可以通过计算所有股票的流通市值并筛选出符合条件的股票来实现。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于技术分析和市场表现来筛选股票。它寻找至少5根均线重合的股票，并按照活跃程度和市场表现进行排序。然后，它筛选流通市值在50亿到100亿之间的股票。该策略可能忽略了其他重要的因素，例如公司的财务状况和盈利能力，因此它可能不是完美的策略。
有何风险？
该策略的风险在于它可能过度依赖技术分析和市场表现。如果市场走势发生变化，该策略可能会失效。此外，该策略可能忽略了其他重要的因素，例如公司的财务状况和盈利能力，因此它可能不是完美的策略。
如何优化？
为了优化该策略，我们可以考虑使用更多的技术指标来评估股票的活跃程度和市场表现。我们还可以考虑使用更多的财务指标来评估公司的财务状况和盈利能力。此外，我们还可以考虑使用更多的过滤器来筛选股票，例如价格波动率和市盈率等。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
- 计算所有股票的收盘价与5日、10日、20日、60日和120日均线之间的距离。
- 如果收盘价与至少5条均线的距离都小于一定阈值，则认为该股票至少有5根均线重合。
- 计算每个股票的成交量、换手率和涨跌幅。
- 按照活跃程度和市场表现对股票进行排序。
- 筛选出流通市值在50亿到100亿之间的股票。
以下是该策略的python代码参考：
import talib
def get_distance(price, ma):
return abs
## 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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