问财量化选股策略逻辑
该策略的逻辑主要是基于以下几个方面：
- 股票的平均价格是否在五日移动平均线上方，这表明股票近期的价格走势是上升趋势。
- 换手率是否大于7%，但小于10%，这意味着这只股票有一定的交易活跃度，但也避免了过于高换手率带来的随机波动风险。
- 收盘价是否大于M20，这表示这只股票的当前价格高于其长期平均水平。
选股逻辑分析
以上三个条件分别反映了股票的趋势、交易活跃度和价值判断，组合在一起可以筛选出相对优质的投资标的。但是，也需要注意到这些条件并不是绝对的，比如有些股票虽然短期内有很好的上涨趋势，但由于公司基本面问题或者市场环境的变化，可能会导致长期的表现不佳。
有何风险？
这种策略的主要风险来自于市场的不确定性。即使一只股票符合以上条件，也不能保证它未来一定会有好的表现。另外，如果投资者过度依赖这种策略，可能会忽视其他的投资因素，从而带来风险。
如何优化？
对于这个策略，可以通过调整参数来优化。例如，可以选择不同的五日移动平均线长度，或者选择不同的M20值，来适应不同的市场环境和投资风格。
最终的选股逻辑
最后的选股逻辑是在满足以上条件的基础上，结合公司的基本面情况和市场环境，综合考虑后做出的投资决策。
常见问题
一些常见的问题包括：
- 如何确定五日移动平均线和M20的长度？
- 如何处理没有满足条件的股票？
- 如何处理频繁交易的股票？
python代码参考
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
# 获取股票数据
df = pdr.get_data_yahoo('stock_code', start='start_date', end='end_date')
# 计算五日移动平均线和M20
df['sma_5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['m20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
# 选出符合条件的股票
selected_stocks = df[(df['sma_5'] > df['sma_5'].shift(1)) & (df['sma_5'].shift(1) < df['sma_5']) &
(df['volume'] > 7 * df['volume'].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。