问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：10日均线≥180日均线,分时换手率前二个,竞价额大于1000万
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑10日均线和180日均线的交叉情况，同时结合分时换手率前两个和竞价额大于1000万的标准。这样的策略旨在选出行情较好且成交活跃的股票。
然而，该策略也存在一定的风险。首先，它可能无法捕捉到所有的大涨行情，因为它的筛选条件较为严格。其次，如果股票的10日均线和180日均线交叉点出现较晚，那么该策略可能无法捕捉到行情。此外，该策略没有考虑到其他的技术指标和基本面因素，因此，它可能无法完全准确地判断股票的价值。
如何优化？
为了优化该选股策略，我们可以考虑以下几个方面。首先，我们可以增加一些其他的选股条件，例如，增加日线级别的量能指标，或者增加对股票基本面的分析。其次，我们可以减少筛选条件的数量，从而降低策略的复杂度，提高策略的可靠性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是：10日均线≥180日均线，同时，分时换手率前两个且竞价额大于1000万。
常见问题
- 什么情况下，10日均线会跌破180日均线？
答：10日均线跌破180日均线可能预示着股票的短期趋势将转向熊市。 - 分时换手率前两个指的是什么？
答：分时换手率前两个指的是在一段时间内，股票的成交量排名前两个的股票。 - 竞价额大于1000万是什么意义？
答：竞价额大于1000万意味着该股票的成交活跃度较高，可能具有较好的投资价值。
指标公式代码参考
在选股策略中，可以使用以下两个指标公式来辅助判断：
- MACD：该指标可以用来判断股票的趋势，从而决定是否买入或卖出。
- KDJ：该指标可以用来判断股票的超买或超卖状态，从而决定是否买入或卖出。
具体的代码如下：
import talib
def macd(data, short=12, long=26, signal=9):
macd = talib.MACD(data, short, long, signal)
signal_line = macd.signal_line
signal_diff = signal_line - macd.signal
return signal_diff, signal_line, macd.cross
def kDJ(data, k=14, d=14, j=14):
k = k / 100
d = d / 100
j = j / 100
rs = talib.RSI(data, timeperiod=14)
rsi = talib.RSI(data, timeperiod=14)
data = data.pop(0)
data.append(0)
delta = data.diff()
u = max(delta.shift(1), 0)
d = max(delta.shift(1), 0)
rs = min(100 - (delta.shift(1) / u), 100)
rsi_14 = talib.RSI(u, timeperiod=14)
rsi_14 = min(100 - (delta.shift(1) / rs_14), 100)
data.insert(0, u)
data.insert(0, d)
data.insert(0, rs)
data.insert(0, rsi_14)
data = data.pop()
data.append(0)
data = data.reverse()
return data
注意：以上代码仅供参考，具体使用时，请结合实际情况进行调整。
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。