问财量化选股策略逻辑
选股逻辑分析
首先，我们筛选出连续两日60日均线向上的股票，这样的股票市场表现较为稳健，且趋势较为明显。然后，我们在筛选后的股票中剔除了股价大于50元的股票，这样可以避免市场风险，同时也有助于我们缩小搜索范围。最后，我们在分时换手率方面，选取了前两个，这样的股票成交活跃，有较高的活跃度。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 市场风险：股票价格可能会受到市场整体走势的影响，导致收益受损。
- 技术风险：选股策略依赖于历史数据和指标，可能无法准确预测未来的走势。
- 流动性风险：部分股票成交活跃度较低，可能会在交易时出现流动性不足的问题。
如何优化？
为了优化该选股策略，我们可以考虑以下几点：
- 结合其他技术指标：除了60日均线和分时换手率，我们还可以结合其他技术指标，如MACD、RSI等，以提高选股的准确性。
- 考虑基本面因素：在选股时，除了考虑技术因素，我们还可以结合公司的基本面数据，如市盈率、市净率等，以提高选股的质量。
- 控制风险：在实际操作中，我们可以设置止损点，以降低风险。
最终的选股逻辑
结合以上分析，我们的最终选股逻辑如下：
- 连续两日60日均线向上。
- 股价不大于50元。
- 分时换手率前两个。
常见问题
1. 该选股策略是否考虑了市场整体走势？
该选股策略虽然考虑了60日均线和分时换手率等技术因素，但并未完全排除市场整体走势的影响，因此可能会存在市场风险。
2. 该选股策略是否考虑了公司的基本面因素？
该选股策略并未考虑公司的基本面因素，因此在选股时可能会存在基本面风险。
3. 如何控制风险？
在实际操作中，我们可以设置止损点，以降低风险。
指标公式代码参考
1. 60日均线向上
ma60 = pd.Series(index=df.index, name='MA60')
ma60.plot(figsize=(10, 6), color='green', linewidth=2)
2. 股价不大于50元
price50 = df <= 50
3. 分时换手率前两个
top2 = df['turnover'].sort_values(ascending=False).iloc[:2]
4. 结合其他技术指标
macd = macd(df['close'].values, fast=12, slow=26, signal=9)
5. 考虑公司的基本面因素
pe = pe_ratio(df['close'].values)
pb = pb_ratio(df['close'].values)
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。