(同花顺量化)10天内涨停天数大于2_、9点25分涨幅小于6%、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

该策略基于以下三个条件进行股票筛选：

1. 至少5根均线重合的股票：表示该股票的短期和长期趋势较为一致，有利于投资者进行投资决策。
2. 9点25分涨幅小于6%：表示该股票在开盘时价格没有出现大幅上涨，避免追高风险。
3. 10天内涨停天数大于2：表示该股票近期表现较为活跃，可能具有较好的投资价值。

选股逻辑分析

该策略的逻辑是基于股票的短期和长期趋势一致以及近期表现活跃来进行股票筛选。这些条件可以帮助投资者筛选出具有投资价值的股票。同时，该策略还考虑了开盘价的涨幅，避免追高风险。

然而，该策略的局限性在于，它只考虑了股票的短期和长期趋势以及近期表现，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。因此，投资者在使用该策略时需要谨慎，避免盲目跟风。

有何风险？

该策略的风险主要在于，它只考虑了股票的短期和长期趋势以及近期表现，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，该策略也可能会错失一些具有投资价值的股票，因为它们可能不符合该策略的条件。

如何优化？

为了优化该策略，投资者可以考虑加入其他因素，如公司的财务状况、行业前景等，以更全面地评估股票的投资价值。此外，投资者也可以考虑使用更复杂的量化模型来筛选股票，以提高策略的准确性和稳定性。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取所有A股股票
    stocks = get_stocks()

    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    stocks = stocks[stocks['shortMA'] > stocks['longMA'] + 2]

    # 筛选出9点25分涨幅小于6%的股票
    stocks = stocks[stocks['open'] < stocks['close'] * 1.06]

    # 筛选出10天内涨停天数大于2的股票
    stocks = stocks[stocks['is_stk'] > 2]

    # 返回符合条件的股票列表
    return stocks

python代码参考

import talib

def get_stocks():
    # 获取所有A股股票
    stocks = []
    for symbol in stock_symbols:
        try:
            stock = yfinance.Ticker(symbol)
            stocks.append(stock)
        except:
            pass
    return stocks

def shortMA(stocks, n):
    # 计算短期移动平均线
    return talib.MA(stocks['close'], n)

def longMA(stocks, n):
    # 计算长期移动平均线
    return talib.MA(stocks['close'], n)

def select_stock():
    # 获取所有A股股票
    stocks = get_stocks()

    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    stocks = stocks[stocks['shortMA'] > stocks['longMA'] + 2]

    # 筛选出9点25分涨幅小于6%的股票
    stocks = stocks[stocks['open'] < stocks['close'] * 1.06]

    # 筛选出10天内涨停天数大于2的股票
    stocks = stocks[stocks['is_stk'] > 2]

    # 返回符合条件的股票列表
    return stocks

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？

点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。

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