聚宽策略-涨幅2%-7%、dif大于dea、涨幅小于5%和

问财量化选股策略逻辑

首先，我们定义了两个选股条件：一是涨幅在2%-7%，二是DIF（DIFF的英文缩写，代表乖离率）大于DEA（DEA的英文缩写，代表多空方向指标）。这两个条件可以分别通过pandas的rolling窗口函数实现。

选股逻辑分析

根据以上两个条件，我们可以得到一个满足条件的股票池。然后，我们需要筛选出涨幅小于5%的股票，这个条件可以通过条件过滤的方式实现。

有何风险？

然而，这种方法可能存在一些风险。首先，单纯依靠技术指标进行选股可能会忽视公司的基本面因素，例如财务状况、行业地位等。其次，滚动窗口的大小也可能影响到结果的准确性。

如何优化？

为了降低这些风险，我们可以结合其他因素，如公司的基本面数据、市场情绪等来进行综合评估。此外，滚动窗口的大小也可以根据实际情况进行调整。

最终的选股逻辑

我们的最终选股逻辑是：选取同时满足涨幅在2%-7%，DIF大于DEA，且涨幅小于5%的股票。

常见问题

为什么选择这些条件？
答：这是根据历史数据得出的一些常见的买入信号。
是否还需要考虑其他因素？
答：是的，基本面和技术面都需要考虑进去，才能做出更准确的决策。
滚动窗口的大小应该如何选择？
答：这需要根据市场情况和预期收益来决定。

python代码参考

import pandas as pd

# 假设df是股票数据，包含日期、开盘价、收盘价等信息
def select_stocks(df):
    # 确保df至少包含date和close两个列
    if 'date' not in df.columns or 'close' not in df.columns:
        raise ValueError('df must contain date and close columns')
    
    # 提取股票的date和close值
    dates = df['date'].values
    closes = df['close'].values
    
    # 定义滚动窗口的大小
    window_size = 60
    
    # 初始化一个空列表来保存符合条件的股票
    selected_stocks = []
    
    for i in range(len(dates) - window_size + 1):
        # 计算前window_size天的涨跌幅
       涨幅 = (closes[i+window_size] - closes[i])/closes[i]

## 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。