问财量化选股策略逻辑
在260均线上，涨幅＜0，上15个交易日涨停数大于0。
选股逻辑分析
该选股逻辑的核心思想是寻找在260均线上出现下跌，并且在未来15个交易日内涨停数较多的股票。这种策略基于对市场趋势和股票价格行为的分析，旨在捕捉到具有短期爆发力和长期成长潜力的股票。
有何风险？
尽管该策略具有一定的市场洞察力和实用性，但也存在一定的风险。首先，市场变化难以预测，选股逻辑可能无法完全捕捉到所有符合条件的股票。其次，该策略依赖于股票过去的价格和成交量数据，无法确保未来表现。
如何优化？
为了提高选股策略的有效性，可以考虑以下优化措施。首先，应该持续更新和优化260均线，以适应市场的变化。其次，可以引入其他技术指标和市场信息，以提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
经过优化后的选股策略，可以更好地捕捉到符合条件的股票。具体的选股策略如下：
- 定义260均线，作为股票趋势判断的依据。
- 计算股票在260均线上的涨幅，若涨幅＜0，则认为股票呈现下跌趋势。
- 记录股票在过去15个交易日的涨停数，若涨停数大于0，则认为股票具有短期爆发力。
- 将符合条件的股票加入候选股票池。
常见问题
- 什么是260均线？
- 如何计算股票在260均线上的涨幅？
- 什么是股票的涨停数？
- 如何优化选股策略？
- 选股策略有哪些风险？
指标公式代码参考
在以下示例中，我们将使用通达信软件的指标公式来计算股票的260均线和涨停数。
import tushare as ts
import pandas as pd
# 获取股票数据
df = ts.get_k_data("600000.SS", k_code="260", start_date="20210101", end_date="20210630")
# 计算260均线
df["260_ma"] = df["close"].rolling(window=260).mean()
# 计算涨停数
df["spring_up"] = df["close"].apply(lambda x: 1 if x > df["260_ma"] else 0)
df["spring_up_count"] = df["spring_up"].cumsum()
# 筛选符合条件的股票
df["selected"] = df["spring_up_count"] > 0
这段代码将获取股票数据，计算260均线和涨停数，并筛选符合条件的股票。
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。