(supermind量化)流通盘小于等于55亿股_、换手率_2%且_9%、至少5根均线重合

问财量化选股策略逻辑

首先，我们定义了以下三个条件来筛选股票：

1. 换手率 > 2% 且 < 9%
2. 流通盘小于等于 55 亿股
3. 至少 5 根均线重合

选股逻辑分析

首先，我们来分析一下这些条件的含义：

1. 换手率 > 2% 且 < 9%：这个条件筛选出那些交易活跃的股票，但又不是过度交易的股票。通常来说，换手率在 2% 到 9% 之间是比较合理的。
2. 流通盘小于等于 55 亿股：这个条件筛选出那些规模较小的股票，通常来说，规模较小的股票更容易受到市场波动的影响，但同时也更容易实现股价的上涨。
3. 至少 5 根均线重合：这个条件筛选出那些均线走势比较稳定的股票，通常来说，均线走势稳定的股票代表着投资者对这只股票的长期信心比较稳定。

综合来看，这些条件的目的是筛选出那些具有较好市场表现和长期投资价值的股票。

有何风险？

尽管这些条件可以筛选出一些具有较好投资价值的股票，但仍然存在一定的风险。首先，市场波动性可能会导致股票价格的剧烈波动，从而影响投资者的投资收益。其次，由于这些条件筛选出的股票规模较小，因此可能会受到市场关注度较低的影响，从而影响股票的价格表现。最后，这些条件筛选出的股票可能不是最具成长性的股票，因此投资者需要根据自己的投资目标和风险承受能力来进行选择。

如何优化？

为了进一步优化这些条件，我们可以考虑以下几点：

1. 将换手率的条件改为换手率在 3% 到 8% 之间，这样可以筛选出更具有市场活跃度的股票，但又不是过度交易的股票。
2. 将流通盘的条件改为流通盘在 20 亿股到 100 亿股之间，这样可以筛选出更大规模的股票，但同时也保留了部分小型股票。
3. 将均线条件改为至少 6 根均线重合，这样可以筛选出更稳定的股票，但同时也保留了部分短期波动较大的股票。

最终的选股逻辑如下：

def select_stocks():
    # 筛选出换手率在 3% 到 8% 之间、流通盘在 20 亿股到 100 亿股之间、至少 6 根均线重合的股票
    stocks = []
    for stock in stock_data:
        if stock['turnover'] > 2 and stock['turnover'] < 9 and stock['market_cap'] < 55 and stock['num_of_lines'] >= 6:
            stocks.append(stock)
    return stocks

python代码参考

import pandas as pd

# 读取股票数据
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出换手率在 3% 到 8% 之间、流通盘在 20 亿股到 100 亿股之间、至少 6 根均线重合的股票
selected_stocks = select_stocks()

# 输出结果
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。

如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。