问财量化选股策略逻辑
这个选股策略首先会考虑股票的技术形态，即股价在过去的10个交易日内的波动情况。如果10日振幅小于一定的阈值，那么这可能表明该股票近期的走势较为稳定。
接下来，策略会计算股票在最近一小时内DMDA和AMA的值，并比较这两者。如果DMDA值大于AMA值，那么这可能表明该股票的短期趋势向上。
最后，策略会选择满足以上两个条件的所有股票，即技术形态良好且短期内有上升趋势的股票进行投资。
选股逻辑分析
这个选股策略的优点在于它结合了技术形态和短期趋势，可以更全面地评估一只股票的投资价值。同时，由于只选择符合一定条件的股票，因此也降低了投资的风险。
然而，这个策略也有一些潜在的问题。例如，如果市场的整体环境较差，即使一些股票的技术形态良好且短期内有上升趋势，也可能因为大环境的影响而无法获得良好的收益。另外，如果股票的波动性较大，那么可能会导致10日振幅较小的情况出现，从而使得这个策略的效果受到影响。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑增加更多的因素来评估一只股票的投资价值。例如，我们可以考虑股票的基本面情况，如盈利能力、成长潜力等。同时，我们也可以考虑使用不同的技术指标来评估股票的走势。
此外，我们还可以通过调整参数来优化这个策略。例如，我们可以调整10日振幅的阈值，或者调整DMDA和AMA的值，以适应不同的市场环境和投资风格。
最终的选股逻辑
基于上述分析，我们可以得到以下的最终选股逻辑：
- 股票的10日振幅小于某个阈值。
- 股票在最近一小时内DMDA值大于AMA值。
常见问题
对于这个策略，读者可能会有一些常见的问题。例如，他们可能会问“如何确定10日振幅的阈值？”、“如何确定DMDA和AMA的值？”等问题。针对这些问题，我们会在后续的文章中进行详细的解答。
python代码参考
import pandas as pd
import talib as ta
def select_stock(df):
# 计算10日振幅
df['10_days_volatility'] = abs(df['Close'].diff() / df['Close'].shift()).rolling(window=10).mean()
## 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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。