问财量化选股策略逻辑
上15个交易日涨停数大于0, 短期均线线粘合, 去掉新股与次新股。
选股逻辑分析
这个策略首先筛选出了在最近15个交易日内有至少一个交易日出现涨停板的股票。这表明这些股票近期有一定的市场热度和炒作潜力。然后，它选择了短期均线线粘合的股票，这意味着这些股票的价格走势相对稳定，没有大的波动性，有利于长期持有。最后，它排除了新股与次新股，因为这些股票的风险较大，且流动性较差。
有何风险？
虽然该策略可以筛选出一部分有潜力的股票，但是也存在一些风险：
- 过度依赖历史数据：该策略基于的历史数据可能会过时，无法准确预测未来市场变化。
- 缺乏行业和公司基本面分析：该策略只考虑了股价的涨跌，而忽略了公司的财务状况、盈利能力等基本面因素。
- 新股与次新股的风险：新股与次新股由于市场关注度低，价格波动大，风险较高。
如何优化？
为了降低风险，我们可以考虑以下优化方案：
- 结合行业和公司基本面：除了考虑股价的涨跌外，还可以结合公司的行业地位、盈利能力和成长潜力等基本面因素进行分析。
- 设置更长的历史时间窗口：使用更长的历史时间窗口，比如60天或90天，可以更好地捕捉市场的趋势和规律。
- 考虑其他技术指标：除了考虑涨停数和均线粘合，还可以结合其他的K线图和技术指标，如MACD、RSI等，来综合判断股票的投资价值。
最终的选股逻辑
筛选出在最近15个交易日内有至少一个交易日出现涨停板的股票；选择短期均线线粘合的股票；排除新股与次新股。
常见问题
- 如何设置短期均线？
- 如何设置新老股的划分标准？
- 如何处理交易量较大的股票？
- 如何结合其他技术指标？
python代码参考
# 假设df是包含所有需要筛选的数据框
df = df[(df['涨停数'] > 0) & (df['短均'] == df['短均'].rolling(window=15).mean()) & (~df['上市日期'].isin(['N/A']))]
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？
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