问财量化选股策略逻辑
这个策略的基本逻辑是：
- 连续两天60日均线向上，这表明市场趋势向好。
- 分时换手率前二个，这说明市场关注度较高，可能是潜在的热门股。
- 在260均线上，这是设置了一个价格门槛，避免选择价格过高的股票。
选股逻辑分析
这个策略看起来比较合理，它结合了趋势和热点两个重要因素，并且设置了价格门槛，可以有效筛选出具有投资价值的股票。
然而，这个策略也有一些风险。首先，市场趋势并非总是稳定的，可能会出现反转的情况。其次，热点可能会随时改变，如果选中的股票热度降低，那么其投资价值也会降低。最后，设置的价格门槛可能会影响选择范围，导致错过一些优秀的股票。
如何优化？
对于这些风险，我们可以考虑以下优化方案：
- 对于市场的反转情况，可以设定一个反转条件，例如当60日均线开始向下时，及时卖出股票。
- 对于热点的变化，可以定期更新关注的热点，并根据热点调整选股逻辑。
- 对于价格门槛，可以根据市场情况进行动态调整，比如在市场火热的时候降低价格门槛，在市场冷淡的时候提高价格门槛。
最终的选股逻辑
综合以上优化方案，我们得到的最终选股逻辑是：
- 连续两天60日均线向上，这表明市场趋势向好。
- 分时换手率前二个，这说明市场关注度较高，可能是潜在的热门股。
- 当前股价低于最近一个月的历史平均价时，可以考虑买入。
常见问题
读者可能会有以下几个常见的问题：
- 这个策略是否适用于所有的市场？
- 这个策略的收益率是多少？
- 如何使用这个策略进行交易？
这些问题的答案在后续的代码参考部分会详细解释。
python代码参考
import pandas as pd
def filter_stocks(df):
# 连续两天60日均线向上
df['ma_60'] = df['close'].rolling(window=60).mean()
df_ma_60 = df[df['ma_60'].diff() > 0].dropna()
# 分时换手率前二个
df['vol'] = df['volume']
df_top_two_vol = df.sort_values(by='vol', ascending=False).head(2)
# 在26
## 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。