在投资领域，策略投资是一种基于特定投资理念和方法的主动型投资方式。它要求投资者对市场有深刻的理解，能够根据市场变化及时调整投资策略。为了帮助投资者更好地进行策略投资，以下将详细介绍三大关键指标，助你精准布局。

一、市场趋势分析

市场趋势分析是策略投资的基础，它有助于投资者把握市场整体走向，从而做出更为合理的投资决策。

1. 移动平均线

移动平均线（Moving Average，MA）是反映市场趋势的重要指标。它通过计算一定时间内的平均价格，来平滑价格波动，揭示市场趋势。

代码示例：

import numpy as np

# 假设有一组历史价格数据
prices = np.array([10, 12, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])

# 计算不同周期的移动平均线
ma_5 = np.convolve(prices, np.ones(5)/5, mode='valid')
ma_10 = np.convolve(prices, np.ones(10)/10, mode='valid')

print("5日移动平均线：", ma_5)
print("10日移动平均线：", ma_10)

2. 相对强弱指数（RSI）

相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）是衡量市场动量的一种指标。它通过比较一定时间内上涨和下跌幅度，来判断市场超买或超卖状态。

代码示例：

def calculate_rsi(prices, window=14):
    delta = np.diff(prices)
    gain = (delta[n] > 0) * delta[n] for n in range(len(delta))
    loss = -delta[n] for n in range(len(delta))
    avg_gain = np.mean(gain[window-1:])
    avg_loss = np.mean(loss[window-1:])
    rsi = 100 - (100 / (1 + avg_gain/avg_loss))
    return rsi

# 假设有一组历史价格数据
prices = np.array([10, 12, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])

# 计算RSI
rsi = calculate_rsi(prices)
print("RSI：", rsi)

二、基本面分析

基本面分析是策略投资的重要环节，它关注公司的财务状况、行业地位、政策环境等因素。

1. 盈利能力分析

盈利能力分析主要关注公司的净利润、毛利率、净利率等指标，以评估公司的盈利能力。

代码示例：

# 假设有一组公司财务数据
financial_data = {
    "净利润": [100, 120, 130, 140, 150],
    "毛利率": [20, 22, 23, 24, 25],
    "净利率": [10, 11, 12, 13, 14]
}

# 计算平均盈利能力指标
average_profit = np.mean(financial_data["净利润"])
average_margin = np.mean(financial_data["毛利率"])
average_net_profit = np.mean(financial_data["净利率"])

print("平均净利润：", average_profit)
print("平均毛利率：", average_margin)
print("平均净利率：", average_net_profit)

2. 行业地位分析

行业地位分析主要关注公司在行业中的竞争地位，包括市场份额、品牌知名度、技术实力等。

代码示例：

# 假设有一组公司行业地位数据
industry_data = {
    "市场份额": [30, 35, 40, 45, 50],
    "品牌知名度": [80, 85, 90, 95, 100],
    "技术实力": [70, 75, 80, 85, 90]
}

# 计算平均行业地位指标
average_market_share = np.mean(industry_data["市场份额"])
average_brand_knowledge = np.mean(industry_data["品牌知名度"])
average_technology_strength = np.mean(industry_data["技术实力"])

print("平均市场份额：", average_market_share)
print("平均品牌知名度：", average_brand_knowledge)
print("平均技术实力：", average_technology_strength)

三、技术分析

技术分析是策略投资的重要手段，它通过研究历史价格和成交量等数据，预测市场未来走势。

1. 成交量分析

成交量是衡量市场活跃程度的重要指标。一般来说，成交量放大意味着市场情绪高涨，价格有望继续上涨。

代码示例：

# 假设有一组历史价格和成交量数据
prices = np.array([10, 12, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
volumes = np.array([100, 150, 120, 180, 200, 220, 250, 300, 280, 260])

# 计算成交量放大倍数
volumes_ratio = volumes[1:] / volumes[:-1]

print("成交量放大倍数：", volumes_ratio)

2. 技术指标组合

技术指标组合是指将多个技术指标结合起来，以更全面地分析市场走势。

代码示例：

# 假设有一组历史价格数据
prices = np.array([10, 12, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])

# 计算移动平均线、RSI和成交量放大倍数
ma_5 = np.convolve(prices, np.ones(5)/5, mode='valid')
rsi = calculate_rsi(prices)
volumes_ratio = volumes[1:] / volumes[:-1]

# 将指标组合起来
combined_indicators = np.column_stack((ma_5, rsi, volumes_ratio))

print("技术指标组合：", combined_indicators)

综上所述，通过市场趋势分析、基本面分析和技术分析，投资者可以更全面地了解市场，从而制定出更为精准的投资策略。在实际操作中，投资者应根据自身情况和市场环境，灵活运用这些指标，以实现投资目标。