问财量化选股策略逻辑
这个策略的主要逻辑是选择在过去一段时间内，股价涨幅小于0并且分时图中有大单买入的股票。另外，这个策略还要求股票的价格在五日移动平均线之上。这主要是基于技术分析理论，认为价格一般会跟随趋势运行，而五日移动平均线可以作为一个短期的趋势指标。
选股逻辑分析
这种策略的优点是可以快速筛选出一些具有潜力的股票，因为它只需要考虑股价、分时图和移动平均线这三个因素。但是，它的缺点也很明显，就是可能会错过一些有更大上涨空间的股票。例如，如果一只股票在短时间内涨了很多，但之后又开始下跌，那么这只股票虽然满足了所有的条件，但实际上可能并不适合长期持有。
有何风险？
这种策略的风险主要包括两个方面。首先，由于只看过去的数据，所以可能会忽视股票的未来走势。其次，由于只关注技术指标，所以可能会忽视公司的基本面情况。
如何优化？
对于上述风险，可以通过以下方式来优化：
- 加入更多的基本面因素，如盈利能力、负债情况等。
- 使用更复杂的交易规则，比如加入过滤条件，或者使用机器学习算法。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取最近一天的数据
data = get_daily_data()
# 过滤掉涨幅大于0的股票
filtered_data = [x for x in data if x['close'] < 0]
# 过滤掉分时图中有大单买入的股票
filtered_data = [x for x in filtered_data if x['amount_bought'] > x['amount_sold'] * 0.5]
# 过滤掉价格在五日移动平均线之下的股票
filtered_data = [x for x in filtered_data if x['close'] > x['ma_5_days']]
return filtered_data
常见问题
- 什么是移动平均线？
- 分时图中的大单买入是如何定义的？
- 在这种策略下，什么样的股票会被认为是有潜力的股票？
- 这种策略是否适用于所有类型的股票？
- 如何调整策略参数以适应不同的市场环境？
python代码参考
import pandas as pd
def get_daily_data():
# 获取历史数据
data
## 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。