(supermind)振幅大于1、2021年、至少5根均线重合的股票_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、2021年、至少5根均线重合的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高。
2. 选取2021年的股票可以筛选出目前市场情况下表现较好的股票。
3. 选取至少5根均线重合的股票可获得更高的信心水平，同时也反映出该股票当前处于趋势中。

有何风险？

1. 财务数据等其他因素可能对股票价格有较大的影响。
2. 均线有滞后性，短时间均线的穿越可能会导致信号不准确。

如何优化？

1. 结合技术指标、基本面分析等多方面因素进行选股，提高选股精度。
2. 结合市场行情实时调整选股策略，避免盲目跟风。
3. 选取适合当前市场情况的均线组合，提高选股的准确性。

最终的选股逻辑

振幅大于1、2021年、MA5、MA10、MA20、MA30、MA60均线重合。

同花顺指标公式代码参考

//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
//2021年
COND2:=YEAR=2021;
//MA5、MA10、MA20、MA30、MA60均线重合
COND3:=MA(HIGH,5)=MA(LOW,5) AND MA(HIGH,10)=MA(LOW,10) AND MA(HIGH,20)=MA(LOW,20) AND MA(HIGH,30)=MA(LOW,30) AND MA(HIGH,60)=MA(LOW,60);
//综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);

Python代码参考

import akshare as ak
import talib

def select(df):
    #振幅大于1
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
    #2021年
    df = df[df['交易日期'].dt.year == 2021]
    #至少5根均线重合
    ma5 = talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=20)
    ma30 = talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=30)
    ma60 = talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=60)
    df = df[(ma5 == df['收盘价']) & (ma10 == df['收盘价']) & (ma20 == df['收盘价']) & (ma30 == df['收盘价']) & (ma60 == df['收盘价'])]

    return df

    ## 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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