乖离率选股公式源码（乖离率分析：如何精准选股）

乖离率分析：如何精准选股

乖离率是股票分析中非常重要的一个概念。它是用于衡量股价偏离其均线水平的程度，也是量化选股的常用指标。在常见的股票分析软件中，我们可以方便地找到乖离率指标，但它的原理和计算方法不是很容易理解。本文将介绍乖离率的概念、用途和计算方法，并分享一份乖离率选股的源码。

乖离率的定义和意义

乖离率是股价与其均线之间的差异率，通常用百分比表示。它的计算公式为：

乖离率=(股价-均线)/均线×100%

其中，股价是指某一时期内的收盘价，均线可以是简单移动平均线(SMA)、加权移动平均线(WMA)或指数移动平均线(EMA)等。乖离率的正负表示股价相对于均线的位置，数值越大表示股价偏离均线越远。

乖离率的意义在于，它可以帮助我们判断当前股价的偏离状态和趋势。如果乖离率为正，表示股价上涨并且偏离均线；如果乖离率为负，表示股价下跌且偏离均线；如果乖离率为零，表示股价等于均线。

乖离率选股的方法

乖离率除了可以用来判断当前的股价趋势之外，还可以用于股票筛选和择时选股。选择乖离率在某个范围内的个股，可以有效地筛选出偏离均线较远的潜在优质股票。以下是一份基于乖离率的选股代码：

def choose_stock(data, n, deviation): \"\"\" :param data: 股票数据列表，每个元素格式为(date, close_price) :param n: 均线长度 :param deviation: 乖离率阈值，超过这个阈值的股票将被选出 :return: 选出的股票列表，格式为(ticker, name) \"\"\" stocks = [] for ticker, name in get_all_stocks(): stock_data = get_stock_data(ticker, data) if len(stock_data) < n: continue close_prices = [float(price[1]) for price in stock_data] sma = calculate_sma(close_prices, n) deviation_rate = (stock_data[-1][1] - sma) / sma * 100 if deviation_rate > deviation: stocks.append((ticker, name)) return stocks

该函数的参数data是股票数据列表，每个元素包括该日期和股价；n是均线长度，deviation是乖离率阈值。该函数通过获取所有股票的历史数据，并计算它们的乖离率，选出那些乖离率超过阈值的股票。该函数使用了另外两个函数：get_all_stocks和get_stock_data，它们可以根据需要自行定义。

结论

通过乖离率的分析，我们可以更好地了解股价的偏离状态和趋势。乖离率不仅可以用来判断当前股价的走势，还可以用作选股的指标之一。在实际的股票分析中，我们可以结合其他的技术指标和基本面分析，综合判断股票的价值和风险。最后再根据自己的投资策略和风险偏好，选择适合自己的股票投资组合。