问财量化选股策略：均线乖离率、市盈率、市净率与集中度的综合分析

问财量化选股，就是技术面和基本面一锅炖，挑出符合条件的股票来赚钱。这篇文章会好好聊聊这套策略怎么玩，有哪些步骤，还有怎么升级它。

策略逻辑概述

这，问财量化选股玩法就是先看技术指标和基本面，挑出有潜力的股票。先拿均线乖离率看股价稳不稳，然后看市盈率和市净率，挑价格不那么贵的，最后再看看集中度，挑那些市场风险小点的。

均线乖离率的计算与应用

均线离差率是个看股票价格和不走平均线差距大小的工具。像是看5天平均线和20天平均线差多少，挑出来离差率小的股票，就能找到那些价格变动不大的好股票。这方法主要是个观点，觉得价格稳的股票以后可能还这么稳。

市盈率和市净率的筛选

PE和PB是看股票贵不贵的重要数，PE是看投资者愿意给每毛利润多少钱，PB是看愿意给每块钱净资产多少钱。挑那些PE在0到29.01、PB在0到3.11的股票，就能找到比较划算的。这方法觉得，便宜货将来更容易涨。

集中度的筛选

这个指标用来评断股市风险。咱们挑那些集中度不高的股票，就能找到那些风险小点的。这招是看准了，低集中度股票在行情大起大落的时候受影响小些。

策略的风险与局限

虽然问财量化选股把技术面和基本面都揉在一起了，可还是有风险和短板。像技术面这玩意儿，不一定靠谱，股价飘不飘得起来可不只是因为市场情绪和公司业绩那么简单。再者，市盈率和市净率这指标也不绝对准，它们有时候也会被做手脚或者有其他乱七八糟的因素干扰。还有，那些流通盘不大的股票，市场风险更大，因为它们可能没多少人搭理。

策略的优化方法

为了改进问财量化选股法，得多用点技术面和基本面指标来挑股票。比如，咱们可以用移动平均、布林线这些技术工具来更精准地看股价走势。再加上，咱们还得多关注像净资产收益率、投资资本回报率这些基本面指标，找那些更有潜力的好股票。

实际应用与案例分析

在实际操作里，我们可以用Python写程序来执行问财量化选股策略。通过算股票的平均线差、挑选合适的市盈和市净比，还有看集中度，能自动挑出达标的股票。这样方法不仅快，还能少出错。

总结与展望

问财量化选股，就是混了技术和基本面分析的一套法子，主要是找符合特定条件的股儿来赚钱。当然了，用这个法子风险和门槛也有，但细化了实践起来好使多了。往后，随着数据分析技术蹬蹬猛进，量化选股越来越有戏，在投资圈儿能干更多事儿。

import talib
def get乖离率(c, short_window, long_window):
    short_ma = talib.MA(c, short_window)
    long_ma = talib.MA(c, long_window)
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