问财量化选股策略逻辑
1. 至少5根均线重合的股票
这一步是为了筛选出股票的走势比较平缓，不容易出现大幅波动的股票。具体做法是选取5条不同周期的均线，让它们在某一个点位重合，这个点位可以是收盘价、开盘价或者均线的中位数等。如果5条均线都在同一点位重合，说明该股票的走势比较稳定，可以考虑进一步分析。
2. 9点25分涨幅小于6%
这一步是为了筛选出在开盘价附近没有出现大幅高开的股票。如果股票在开盘价附近出现大幅高开，可能会吸引跟风盘，导致股价出现回调，从而影响投资者的收益。因此，筛选出在开盘价附近涨幅小于6%的股票，可以避免这种情况的出现。
3. 连续5年ROE＞15%
这一步是为了筛选出盈利能力较强的股票。ROE是Return On Equity的缩写，代表股东权益回报率。通常情况下，ROE越高，说明公司的盈利能力越强。筛选出连续5年ROE大于15%的股票，可以排除一些盈利能力较弱的公司，从而提高投资的收益率。
选股逻辑分析
以上三个步骤的筛选逻辑都是基于财务数据和市场表现来筛选股票的。首先，通过至少5根均线重合的股票，筛选出走势比较稳定的股票；其次，通过9点25分涨幅小于6%的股票，筛选出开盘价附近没有出现大幅高开的股票；最后，通过连续5年ROE大于15%的股票，筛选出盈利能力较强的股票。
有何风险？
以上三个步骤的筛选逻辑虽然可以提高投资的收益率，但也存在一定的风险。首先，如果选取的均线周期过短，可能会导致筛选出的股票波动较大，从而影响投资的收益率。其次，如果选取的均线周期过长，可能会导致筛选出的股票走势过于平缓，从而无法获得较高的投资回报。最后，如果选取的ROE标准过高，可能会导致筛选出的股票数量较少，从而无法获得足够的投资机会。
如何优化？
为了优化以上三个步骤的筛选逻辑，可以考虑以下几点：
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选择合适的均线周期：可以根据股票的走势和行业特点，选择合适的均线周期，以确保筛选出的股票走势稳定。
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考虑市场情绪：可以考虑市场情绪对股票价格的影响，筛选出在市场情绪低迷时表现较好的股票。
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考虑行业特点：可以考虑不同行业的盈利能力特点，筛选出盈利能力较强的行业，从而提高投资的收益率。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
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选取5条不同周期的均线，让它们在某一个点位重合，这个点位可以是收盘价、开盘价或者均线的中位数等。
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在开盘价附近涨幅小于6%的股票。
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连续5年ROE大于15%的股票。
python代码参考
以下是基于pandas库的python代码参考：
import pandas as pd
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选至少5根均线重合的股票
data = data[(data['ma1'] < data['ma2']) & (data['ma2'] < data['ma3']) & (data['ma3'] < data['ma4']) & (data['ma4'] < data['ma5'])]
# 筛选9点25分涨幅小于6%的股票
data = data[(data['open'] - data['close']) / data['open'] < 0.06]
# 筛选连续5年ROE大于15%的股票
data = data[(data['roe'] > 15) & (data['roe'] > data['roe'].shift(1)) & (data['roe'] > data['roe'].shift(2)) & (data['roe'] > data['roe'].shift(3)) & (data['roe'] > data['roe'].shift(4))]
# 输出筛选后的股票数据
print(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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