问财量化选股策略逻辑
- 当天价格持续在均线上方: 表示股票价格走势稳定，符合上涨趋势。
- 10日振幅<: 表示股票波动较小，说明投资者参与度不高，风险较低。
- 毛利率>19: 表示公司盈利能力较强，具有较好的成长潜力。
选股逻辑分析
这个策略基于技术指标和基本面指标，从多个角度考虑了公司的股票价值。但是，需要注意的是，技术指标不能完全预测市场走势，基本面因素也受到很多不确定性的影响，因此，该策略并不是绝对准确的。
有何风险？
首先，技术指标只能反映过去的市场走势，不能保证未来市场的表现。其次，基本面指标也不能完全反映公司的实际经营情况，可能存在财务欺诈等风险。最后，投资有风险，选择股票时需要谨慎对待。
如何优化？
可以结合更多的数据进行分析，比如行业趋势、宏观经济数据等，以提高预测准确性。此外，也可以采用更复杂的技术指标，如MACD、RSI等，来捕捉市场动态。
最终的选股逻辑
通过综合考虑当天价格走势、10日振幅和毛利率，我们可以选出一些相对稳健、具有良好增长潜力的股票。
常见问题
Q: 这个策略适用于所有的股票吗？
A: 不是的，不同的股票可能会有不同的特性，需要根据具体情况调整策略。
Q: 这个策略可以长期使用吗？
A: 可以，但需要注意市场的变化，定期进行策略调整。
Q: 这个策略的风险有多大？
A: 风险因人而异，取决于投资者的投资经验和风险承受能力。
Q: 怎么执行这个策略？
A: 可以使用各种量化交易平台或工具，输入相关的参数，系统会自动筛选出符合条件的股票。
python代码参考
import pandas as pd
from talib import indicators as ta
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算10日振幅
df['sma10'] = ta.SMA(df['close'], timeperiod=10)
df['diff'] = df['high'] - df['low']
df['slope'] = ta.LINEARREG(df['diff'], df['sma10'])
df['10day_moving_average'] = ta.SMA(df['diff'], timeperiod=
## 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。