问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，换手率大于2%小于9%，至少5根均线重合的股票。该选股策略主要从市场交易情况和技术面两个角度进行综合考虑。
选股逻辑分析
该选股策略主要从市场交易情况和技术面两个角度进行综合考虑。振幅和换手率反映了市场交易情况，至少5根均线重合反映了技术面股价的趋势性。此策略较强调近期市场情绪的热度和股价的趋势性，能够较快地获取高收益，但同时风险也较大。因此，该选股策略具有一定的投机性，并且需要及时调整和控制风险。
有何风险？
该选股策略过于注重市场情绪和技术面，而未考虑公司的基本面和财务情况。选出的股票可能存在短期投机价值，但对于长期投资来说风险较大。同时，至少5根均线重合可能是某些个股当前处于底部或上升通道的情况，存在未来上涨空间不足的风险。
如何优化？
应结合其他市场指标如MACD和RSI等与均线技术相结合，对选择的股票再次进行筛选和过滤。此外还应结合基本面、财务指标等因素，综合分析，以获取更长期的投资收益。同时要控制投资仓位和风险，严格止盈止损，及时调整投资组合。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，换手率大于2%小于9%，至少5根均线重合。该选股策略主要从市场交易情况和技术面两个角度进行综合考虑。
同花顺指标公式代码参考
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1; //振幅大于1
C2: TURNOVER_RATE>2 AND TURNOVER_RATE<=9; //换手率大于2%小于9%
C3: REF(MA(C,5),1)>=REF(MA(C,10),1) AND REF(MA(C,10),1)>=REF(MA(C,20),1) AND REF(MA(C,20),1)>=REF(MA(C,30),1) AND REF(MA(C,30),1)>=REF(MA(C,60),1); // 至少5根均线重合
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')
# 筛选符合条件的股票
df_list = []
for i in range(len(data)):
code = data.iloc[i]['ts_code']
# 判断是否符合要求
k_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20220101', end_date='20220601')
if k_data.empty:
continue
if abs((k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] - 1) * 100) < 1: # 振幅小于1
continue
turnover_rate = k_data.iloc[-1]['vol'] / (k_data.iloc[-2]['vol'] + k_data.iloc[-3]['vol'] + k_data.iloc[-4]['vol']) * 100 # 换手率
if turnover_rate < 2 or turnover_rate > 9: # 换手率不在2%~9%之间
continue
# 判断均线是否重叠
ma5 = pro.ma(ts_code=code, start_date='20220101', end_date='20220601', ma=5)['ma']
ma10 = pro.ma(ts_code=code, start_date='20220101', end_date='20220601', ma=10)['ma']
ma20 = pro.ma(ts_code=code, start_date='20220101', end_date='20220601', ma=20)['ma']
ma30 = pro.ma(ts_code=code, start_date='20220101', end_date='20220601', ma=30)['ma']
ma60 = pro.ma(ts_code=code, start_date='20220101', end_date='20220601', ma=60)['ma']
if ma5.iloc[-1] >= ma10.iloc[-1] and ma10.iloc[-1] >= ma20.iloc[-1] and ma20.iloc[-1] >= ma30.iloc[-1] and ma30.iloc[-1] >= ma60.iloc[-1]:
info = {}
info['ts_code'] = code
info['name'] = data.iloc[i]['name']
df_list.append(info)
# 随机选择一定数量的股票
selected_stocks = pd.DataFrame(df_list)
selected_stocks = selected_stocks.sample(n=length)
return selected_stocks
致辞
本次问答为选股逻辑：振幅大于1，换手率大于2%小于9%，至少5根均线重合的股票的问答。该选股策略主要从市场交易情况和技术面两个角度进行综合考虑。所给出的通达信指标公式参考和python代码参考仅供参考，读者可以根据实际情况进行优化和修改。
## 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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