问财量化选股策略逻辑
首先，我们根据diff和dea指标的值来确定是否买入。如果diff大于dea，那么表示短期趋势比长期趋势更加强烈，这是一个买入信号。
其次，我们选择ROE由大到小的公司进行筛选。这表明这些公司的盈利能力较强，更有投资价值。
最后，我们选择了日线在16元以下且换手率在100%以上的赢利个股。这是因为这样的股票通常有较高的活跃度和流动性，更容易操作。
选股逻辑分析
以上三个逻辑都是基于财务数据和市场行为的数据驱动方法，能够从不同角度挖掘出潜在的投资机会。但是，这种方法也存在一些风险。例如，如果市场的走势与我们的预期不符，或者公司的业绩出现下滑，那么我们可能会做出错误的决策。此外，我们的筛选标准可能会遗漏一些优秀的公司，或者过度关注一些不良的公司。
如何优化？
为了优化上述选股逻辑，我们可以考虑引入更多的因素，比如公司的市盈率、市净率等基本面指标，以及政策环境、行业动态等外部因素。同时，我们也需要定期评估和调整我们的筛选标准，以适应市场的变化。
最终的选股逻辑
综合考虑公司的财务状况、盈利能力、行业地位等因素，我们在16元以下的日线换手率在100%以上的股票中，选取ROE较大的公司作为备选标的。然后，我们根据diff和dea指标的值，进一步筛选出diff大于dea的公司。最后，我们将这些符合条件的公司进行排序，选出排名前5的公司作为最终的买入目标。
常见问题
Q: 为什么我们要关注换手率？
A: 换手率是衡量股票流通性的重要指标，换手率越高说明该股交易越活跃，流动性越好。
Q: 我们为什么要关注日线在16元以下的股票？
A: 日线在16元以下的股票通常价格较低，适合投资者进行投资。但需要注意的是，股票的价格并不能代表其真实价值，投资者还需要结合公司的基本面信息进行判断。
Q: 我们如何确定买入时机？
A: 在买入时，我们需要根据公司的基本面信息和市场行情，结合技术分析方法，制定合理的买入策略。
python代码参考
import pandas as pd
from talib import *
# 获取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 定义
## 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。