问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 9点25分涨幅小于6%
- 流通市值大于100亿元
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市值筛选。首先，策略要求股票至少有5根均线重合，这表明股票的价格趋势和成交量都比较稳定，同时也说明股票的价格波动比较小。其次，策略要求股票在9点25分的涨幅小于6%，这表明股票的价格没有出现大幅波动，同时也说明股票的价格还没有被过度炒作。最后，策略要求股票的流通市值大于100亿元，这表明股票的规模比较大，同时也说明股票的价格波动不会太小。
有何风险？
这个策略的逻辑比较清晰，但是仍然存在一些风险。首先，如果股票的价格趋势和成交量不稳定，那么股票的价格波动会比较大，这可能会导致投资者出现亏损。其次，如果股票的价格被过度炒作，那么股票的价格可能会出现大幅回调，这可能会导致投资者出现亏损。最后，如果股票的规模太小，那么股票的价格波动可能会比较大，这可能会导致投资者出现亏损。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑以下几个方面：
- 选择更多的均线组合，例如10根、15根等，以更好地反映股票的价格趋势和成交量。
- 改变9点25分涨幅的限制，例如选择涨幅小于10%、20%等，以更好地反映股票的价格波动。
- 改变流通市值的限制，例如选择流通市值大于50亿元、100亿元等，以更好地反映股票的规模。
最终的选股逻辑
- 股票至少有5根均线重合
- 9点25分涨幅小于6%
- 流通市值大于100亿元
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
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算均线
df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
df['ma50'] = df['close'].rolling(window=50).mean()
df['ma100'] = df['close'].rolling(window=100).mean()
# 计算涨幅
df['涨幅'] = df['close'].pct_change()
# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = df[(df['ma5'] > df['ma10']) & (df['ma5'] > df['ma20']) & (df['ma5'] > df['ma50']) & (df['ma5'] > df['ma100']) & (df['涨幅'] < 0.06) & (df['流通市值'] > 1000000000)]
# 输出符合条件的股票
print(selected_stocks)
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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