问财量化选股策略逻辑
该选股逻辑的步骤如下：
- 首先，选取一段时间内的所有股票数据。
- 然后，计算60分钟的DMA（差动移动平均线）和AMA（加权移动平均线）值。
- 接着，筛选出60分钟DMA值大于AMA值并且在过去的两周内股价上涨的股票。
选股逻辑分析
这个选股逻辑的优点是它能够选出在过去两周内股价上涨的股票，这表明这些股票有可能在未来继续上涨。同时，由于选择了60分钟的DMA值作为比较标准，所以它可以快速反映出股票价格的变化趋势。
然而，这个选股逻辑也存在一些风险。首先，由于只是选择了过去两周的数据，因此可能会忽略股票价格的历史变化情况。其次，虽然DMA和AMA都是常用的股票技术指标，但是它们的具体应用方法还需要根据具体情况进行调整。
如何优化？
为了优化这个选股逻辑，可以考虑增加更多的筛选条件，比如加入股票的基本面信息、市场情绪等。此外，也可以尝试使用不同的时间周期来计算DMA和AMA值，看看是否能取得更好的效果。
最终的选股逻辑
综合以上分析，我们可以得出以下的最终选股逻辑：
- 在一定的时间周期内（如1周），选取所有的股票数据。
- 计算60分钟的DMA值和AMA值。
- 筛选出60分钟DMA值大于AMA值并且在过去的1周内股价上涨的股票。
- 在满足以上条件的基础上，再进一步筛选出股票的基本面良好、市场情绪积极的股票。
常见问题
- 那么如果股票在短期内出现了大幅度的价格波动怎么办？
- 我们应该如何确定合适的筛选条件？
- 如果我想要跟踪多个股票，应该怎么做呢？
python代码参考
import pandas as pd
# 获取股票数据
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算60分钟的DMA和AMA值
df = stock_data.resample('1H').last().dropna()
dmi = df['Close'].rolling(window=60).std() / df['Close'].rolling(window=60).mean()
ama = df['Close'].ewm(span=50).mean()
# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = 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。