问财量化选股策略逻辑
选股逻辑如下：
- 下破五日均线: 当股价跌破五日移动平均线时，这是一个卖出信号。
- 涨幅小于0: 股价如果下跌，跌幅必须小于0。
- 60分钟DMA(DMA(DDD值)) >= DMA(AMA值): 使用60分钟级别的Dema和Ama指标，当Dema大于等于Ama时，这是一个买入信号。
选股逻辑分析
这个策略的主要思路是结合了趋势判断和动量判断。首先，通过判断股价是否跌破五日移动平均线来判断趋势的变化；其次，通过计算股票的短期涨幅来判断其短期的活跃度；最后，通过比较60分钟Dema和Ama的大小来判断股票的趋势反转和启动。
有何风险？
这个策略的主要风险在于，它过于依赖于技术指标，而忽视了基本面的因素。另外，如果市场整体走势不配合，那么这个策略的效果可能会大打折扣。
如何优化？
优化的方法有很多，例如可以考虑加入更多的因素来判断股票的趋势，或者使用其他的指标来代替Dema和Ama。另外，还可以通过调整参数来提高策略的精确性。
最终的选股逻辑
综合以上分析，我们可以得到一个优化后的选股逻辑：
当股价跌破五日移动平均线，且短期涨幅小于0，同时60分钟Dema大于等于Ama时，这是一个买入信号。
常见问题
读者可能有以下几个常见的问题：
- 这个策略适用于所有类型的股票吗？
- 这个策略在什么情况下效果最好？
- 如何设置参数才能获得最好的效果？
python代码参考
import pandas as pd
import ta
def select_stock():
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df['Close'] = df['Close'].apply(lambda x: x.fillna(method='ffill'))
df['MA_5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
df['MA_60'] = df['Close'].rolling(window=60).mean()
# 设置Dema和Ama的参数
dema_window = 9
ama_window = 26
df['Dema'] = ta.dema(df['Close'], window=dema_window)
df['Ama'] = ta.ama(df['Close'],
## 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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