问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：
- 股票均价在五日均线之上，这是为了筛选出股价处于上升趋势的股票。
- 涨停且所属行业板块2天排名前3，这是为了挑选出有实力和潜力的强势股。
- 10日振幅<，这是为了筛选出波动性较小的稳健股。
选股逻辑分析
以上三个条件都属于技术指标的范畴，因此这种选股策略可能更适合短期投资者或者喜欢快进快出的交易者。但是，这种策略也存在一定的局限性。首先，它忽略了公司的基本面因素，例如盈利能力、成长性等。其次，它过于依赖历史数据，可能无法准确预测未来的市场走势。
有何风险？
使用这种选股策略的风险主要包括以下几点：
- 技术指标并非绝对可靠，可能会出现误判的情况。
- 选择的时间周期过短，可能导致错过重要的买入或卖出时机。
- 忽视了公司的基本面因素，可能导致投资决策的失误。
如何优化？
优化这种选股策略的方法有很多，例如可以考虑结合其他技术指标一起使用，如RSI、MACD等；也可以增加对公司基本面因素的考察，例如查看公司的财务报表、研报等；还可以适当调整时间周期，以适应不同的市场环境。
最终的选股逻辑
综合以上分析，我的最终选股逻辑是：首先，选择股票均价在五日均线之上的股票；然后，选择涨幅超过5%且所属行业板块在最近两天内排名前3的股票；最后，选择十日振幅小于5%的股票。这种选股策略既注重短期的技术面表现，又关注公司的基本面状况，希望能帮助投资者获得更好的收益。
常见问题
-
为什么要在十日振幅上设定阈值？
答：振幅过大的股票可能存在较大的波动性，不适合长期持有。设定十日振幅阈值是为了筛选出波动性适中的股票。 -
面临较多噪音数据时，该如何应对？
答：可以选择使用滤波器进行数据清洗，去除一些无关或异常的数据点。
python代码参考
import pandas as pd
from ta import TaLib
# 加载股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算五日均线
ma_5 = data['Close'].rolling(window=5
## 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。