问财量化选股策略逻辑
- 顺博合金下跌会合线：这是一种形态学上的选股方法，当股价跌破一定价位后，再次反弹至这个价位附近，形成一个十字星或者阳线，称为合线。
- 量比从大到小前30：量比是衡量成交量相对变化的指标，通过比较一段时间内的成交量与过去某一时期平均成交量的比率，可以反映出当前市场的活跃程度和市场参与者的情绪。
- 10日振幅<：振幅是指股价在一个交易日内最高价与最低价之间的差值，较大的振幅意味着股票的价格波动较大，风险也相应较高。
选股逻辑分析
这些逻辑结合在一起，可以筛选出那些价格走势稳定，交易活跃度适中的股票。这种组合可以降低单一因素的影响，提高整体的风险收益比。
有何风险？
但是，这种方法也存在一些风险。首先，形态学上的技术分析依赖于历史数据的回溯验证，而历史数据并不一定能完全预测未来。其次，量比并不能完全反映股票的真实价值，因为有时候股票的上涨可能是由于消息面的刺激或者其他原因，而不是真实的市场需求。
如何优化？
为了进一步降低风险，我们可以加入更多的因子进行综合考虑，例如公司基本面的数据、行业的发展趋势等。此外，我们还可以使用机器学习的方法，通过训练模型来自动识别出符合我们的选股逻辑的股票。
最终的选股逻辑
我的最终选股逻辑是，选择那些在最近10个交易日内的振幅小于5%，并且在过去6个月中有至少20%的上涨空间，同时在近一年内成交量最大30%的股票。
常见问题
一些人可能会问，为什么只选择振幅较小、上涨空间较大且成交量最大的股票呢？这是因为这些股票通常表现较好，具有更高的投资价值。然而，这只是一种策略，不能保证一定会获得收益，投资者还需要根据自己的风险承受能力和投资目标做出决策。
python代码参考
import pandas as pd
from ta.trend import *
# 股票数据，包括价格、成交量等
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 提取条件
df['stochastic_rsi'] = stoch_rsi(df['price'], timeperiod=14)
df['volume_ratio'] = df['volume'] / df['volume'].rolling(window=30).mean()
df = df[df
## 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。