问财量化选股策略逻辑
- 开盘3分钟涨跌幅大于0: 表示股票在开盘后的前3分钟内有明显的上涨趋势，可以作为关注的信号。
- 60分钟 dma(ddd值) >= dma(ama值): ddd和ama都是动态平均线指标，如果60分钟的dda值大于ama值，表示该股票短期的趋势较强。
- 股价低于近三日最低价的1.04倍: 如果当前股价低于过去三天中的最低价格的1.04倍，说明该股票的价格相对较低，可能存在买入的机会。
选股逻辑分析
这个选股策略主要基于短期的技术分析和价格走势的判断，适合喜欢短线交易的人群。然而，这种方法也有其局限性，例如无法考虑到公司的基本面因素，以及市场的整体环境等。
有何风险？
使用这种方法进行选股可能会面临以下风险：
- 技术分析可能不准确或滞后，导致错过买入或卖出的时机。
- 长期趋势的变化可能会打乱短期技术分析的预测。
- 未考虑公司基本面等因素可能导致投资决策错误。
如何优化？
为了优化这个选股策略，可以考虑以下几个方面：
- 结合基本面数据，如公司的财务状况、行业前景等，进行更全面的投资决策。
- 不仅关注开盘3分钟的涨跌幅，还应考虑其他时间点的涨跌情况。
- 使用更多的技术指标，如移动平均线、MACD、RSI等，进行多角度的分析。
最终的选股逻辑
经过优化后，选股逻辑可能变为：
- 开盘3分钟涨跌幅大于0, 或者60分钟 dma(ddd值) >= dma(ama值)
- 股价低于近一周最低价的1.08倍
常见问题
常见的问题包括：
- 如何获取公司的基本面数据？
- 如何计算均线和其他技术指标？
- 如何确定合适的买入和卖出点？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
from talib import *
# 获取股票开盘3分钟的涨幅
df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 假设股票数据存储在一个csv文件中
open_price = df['open'].values[0]
close_price = df['close'].values[0]
df['three_min_diff']
## 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。