问财量化选股策略逻辑
VR增长值是指股票在一定时间内（如7天）的收益率与前一个时期的比较，如果VR增长值小于-90，则说明该股票的表现较差；交易额是指在某个时间点（如9:25）该股票的成交金额，如果交易额大于等于55万元，则说明该股票的活跃度较高；短期均线线粘合则指的是短期均线（如5日、10日、20日均线）之间的距离较小。
选股逻辑分析
以上三种条件可以分别从三个方面考察股票的表现：一是从收益角度看，VR增长值小于-90说明该股票表现不佳；二是从活跃度角度看，交易额大于等于55万元说明该股票较为活跃；三是从趋势角度看，短期均线线粘合说明股票的趋势较稳定。
有何风险？
以上三种条件并不能完全保证选出的股票一定是好的，因为市场行情、公司业绩等因素也可能影响到股票的表现。此外，这些条件也有可能误判一些股票，例如交易额高并不一定代表该股票活跃，而短期均线线粘合也不一定代表股票的趋势稳定。
如何优化？
为了提高选股的成功率，可以考虑将上述条件进行组合，或者增加更多的条件进行筛选。同时，也可以根据实际情况对这些条件进行调整，例如调整VR增长值的阈值，或改变短期均线线粘合的标准。
最终的选股逻辑
通过VR增长值、交易额和短期均线线粘合三个条件，我们可以筛选出部分活跃且表现稳定的股票，但不能保证选出的所有股票都是优秀的投资标的。
常见问题
- VR增长值是怎么计算的？
- 什么是短期均线线粘合？
- 为什么交易额要设定为大于等于55万元？
- 如果我想更进一步优化选股逻辑，应该如何做？
python代码参考
import pandas as pd
from talib import *
# 获取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# VR增长值计算
df['VR'] = df['Close'].pct_change() - df['Close'].shift(1)
# 交易额筛选
df['TransactionAmount'] = df['Volume'].cumsum()
# 短期均线线粘合
df['MA5'] = SMA(df['Close'], period=5)
df['MA10'] = SMA(df['
## 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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