问财量化选股策略逻辑
本篇文章将介绍一种问财量化选股策略，该策略基于竞价匹配量除以流通股排序、60分钟DMA（DDD值）大于或等于DMA（AMA值）以及分时高开3%到6%之间的条件。
选股逻辑分析
首先，我们考虑竞价匹配量除以流通股排序。这是一个衡量股票活跃度的指标，如果该值较高，说明股票的成交活跃度较高，可能会有更多的投资者关注该股票。其次，我们考虑60分钟DMA（DDD值）大于或等于DMA（AMA值）。这是一种技术指标，用于衡量股票的趋势。如果DDD值大于等于AMA值，说明股票的趋势是上升的，可能是一个较好的投资时机。最后，我们考虑分时高开3%到6%之间的条件。这是为了确保股票在开盘时能够吸引更多的投资者，从而提高股票的交易活跃度。
有何风险？
虽然这种选股策略具有一定的投资优势，但也存在一定的风险。首先，该策略依赖于股票市场的行情，如果市场行情出现大幅波动，可能会影响选股策略的效果。其次，该策略依赖于技术指标，如果技术指标出现错误，可能会导致投资决策出现偏差。
如何优化？
为了优化这种选股策略，我们可以考虑以下几个方面。首先，我们可以结合其他技术指标，如MACD、KDJ等，以提高选股策略的准确性。其次，我们可以结合基本面分析，如公司的财务状况、行业前景等，以提高选股策略的稳健性。最后，我们可以通过不断回测和优化，以提高选股策略的性能。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是：竞价匹配量除以流通股排序较高，60分钟DMA（DDD值）大于或等于DMA（AMA值），以及分时高开3%到6%之间的股票。这种选股策略能够较为准确地识别出交易活跃度高、趋势上升以及高开盘率的股票，从而提高投资者的收益。
常见问题
- 该选股策略适用于哪些股票？
该选股策略适用于各种股票，但尤其适用于成交活跃度较高、有较强的趋势性以及高开盘率的股票。
- 该选股策略有哪些限制？
该选股策略的限制主要包括市场行情波动以及技术指标出现错误。此外，该选股策略并没有考虑其他因素，如股票的估值、流动性等，因此投资者在实际操作中需要综合考虑这些因素。
- 该选股策略的收益如何？
该选股策略的收益主要取决于股票的市场表现。如果选股策略选中的股票在一段时间内表现较好，那么投资者的收益也会相应提高。
- 该选股策略的风险如何？
该选股策略的风险主要来自于股票市场的波动以及技术指标出现错误。此外，该选股策略并没有考虑其他因素，如股票的估值、流动性等，因此投资者在实际操作中需要综合考虑这些因素。
- 如何提高该选股策略的性能？
要提高该选股策略的性能，我们可以考虑以下几个方面。首先，我们可以结合其他技术指标，如MACD、KDJ等，以提高选股策略的准确性。其次，我们可以结合基本面分析，如公司的财务状况、行业前景等，以提高选股策略的稳健性。最后，我们可以通过不断回测和优化，以提高选股策略的性能。
指标公式代码参考
在实际操作中，我们可以使用以下指标公式代码来选股。在Python中，可以使用pandas库以及tushare库来获取股票数据，然后根据上述选股策略编写相应的代码。
import pandas as pd
import tushare as ts
# 获取股票数据
df = ts.get_k_data('600000.SS', k_size=60)
# 计算竞价匹配量除以流通股排序
df['cm'] = df['Volume'] / df['float']
df['cm_rank'] = df['cm'].rank(pct=True)
# 计算60分钟DMA（DDD值）
df['ddd'] = df['Close'].rolling(window=60).mean()
# 计算DMA（AMA值）
df['ama'] = df['ddd'].rolling(window=14).mean()
# 选股条件
df['cm_rank'] > 0.9 # 竞价匹配量除以流通股排序排名前10%
df['ddd'] >= df['ama'] # 60分钟DMA（DDD值）大于等于DMA（AMA值）
df['High'] > df['Close'] * 1.03 # 分时高开3%到6%之间
# 结果
df_selected = df[(df['cm_rank'] > 0.9) & (df['ddd'] >= df['ama']) & (df['High'] > df['Close'] * 1.03)]
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。