问财量化选股策略逻辑
-
J值小于K值：这是对股票价格的一种技术分析，当股价突破布林线上轨时，表示股价短期处于上涨趋势；当股价跌破布林线下轨时，表示股价短期处于下跌趋势。
-
10日均线≥180日均线：这是一种相对强弱指标，即短时间内的移动平均线走势要优于长期的移动平均线走势。如果10日均线能够穿越180日均线，那么说明短期内股价有较强的上涨动力。
-
行业板块涨幅前5：这是对整个市场的整体表现进行评估的一种方法，如果某一行业的板块涨幅在所有行业中排名前五，那么说明这个行业的市场前景较好。
选股逻辑分析
这种选股策略的优点是能够筛选出短期内具有较大上涨潜力的股票，但缺点是可能会错过一些长期稳定的股票。
有何风险？
这种选股策略的风险主要来自于过度依赖技术指标和短期市场走势，可能会忽视一些基本面因素，如公司的盈利能力、管理团队等因素。
如何优化？
可以通过增加更多的基本面指标来完善这种选股策略，例如市盈率、市净率等，同时也可以结合更多的技术指标，如RSI、MACD等。
最终的选股逻辑
在选择股票时，首先需要查看该股是否符合上述的选股逻辑，然后根据公司的基本面和行业的发展前景来判断该股的长期投资价值。
常见问题
- J值和K值是如何计算的？
- 为什么选择10日均线和180日均线作为比较标准？
- 行业板块涨幅前5的选择标准是什么？
- 除了J值、K值和行业板块涨幅外，还有哪些可以用来衡量一只股票的投资价值的因素？
python代码参考
import pandas as pd
# 股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 定义选股条件
def select_stock():
# J值小于K值
j_k = df['J_VALUE'] < df['K_VALUE']
# 10日均线大于180日均线
ten_day_ma_180_day_ma = df['MA_10'] > df['MA_180']
# 行业板块涨幅前5
industry_top_5 = df.groupby('INDUSTRY
## 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。