量化交易ma240＞0、连续5天涨幅大于-4%、上周涨跌幅大于0

问财量化选股策略逻辑

ma240 = ma(df['close'], 240)
if ma240 > 0:
    df['ma240'] = ma240
    df['last_5_days_rise'] = (df['close'] - df['close'].shift(5)) / df['close'].shift(5) * 100
    if df['last_5_days_rise'].max() > -4:
        df['last_5_days_rise'] = df['last_5_days_rise'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)
        df['is_gain'] = df['last_5_days_rise'].rolling(window=6).sum() > 0
        if df['is_gain'].rolling(window=30).mean() > 0:
            df['buy_signal'] = True
else:
    df['buy_signal'] = False

选股逻辑分析

以上逻辑是基于均线理论和动量理论进行的选股，即如果股票价格在过去240天内的平均值高于0，且过去5天内的上涨幅度大于-4%，并且最近30天内的买入信号持续出现，则认为该股票有投资价值。

有何风险？

虽然这种策略在一定程度上能够筛选出具有潜力的投资机会，但是也存在一定的风险：

1. 选择的时间窗口不合适，可能会错过某些好的买入时机。
2. 对于市场的波动过于敏感，可能会在市场下跌时产生大量的止损交易，从而导致损失。
3. 忽视了公司的基本面情况，仅依赖技术指标进行决策。

如何优化？

为了降低上述风险，可以考虑以下几种优化方式：

1. 调整时间窗口，例如使用更长的时间周期来观察市场趋势。
2. 结合公司基本面数据进行决策，例如查看公司的财务报告、行业地位等信息。
3. 在使用技术指标时，可以结合其他因素进行综合判断，如RSI、MACD等。

最终的选股逻辑

对于满足以下条件的股票，视为买入信号：

1. 股票价格在过去240天内的平均值高于0。
2. 过去5天内的上涨幅度大于-4%。
3. 最近30天内的买入信号持续出现。

常见问题

什么是滚动

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。