(同花顺量化)10天内涨停天数大于2_、三连阴、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

• 今日增仓占比>5%
• 三连阴
• 10天内涨停天数大于2

选股逻辑分析

• 今日增仓占比>5%：说明该股票近期有主力资金流入，可能具有上涨潜力。
• 三连阴：说明该股票连续三个交易日下跌，可能会出现反弹的机会。
• 10天内涨停天数大于2：说明该股票在最近10个交易日内出现过两次或以上的涨停板，说明该股票具有较强的市场关注度和活跃度。

有何风险？

• 该策略只考虑了股票的短期表现，忽略了长期趋势和基本面因素，可能会导致选出的股票表现不佳。
• 如果市场整体表现不佳，即使符合该策略的股票也可能出现下跌的情况。

如何优化？

• 可以考虑加入更多的筛选条件，例如加入股票的市值、市盈率等基本面因素，以更好地判断股票的价值和风险。
• 可以考虑加入技术分析指标，例如布林线、移动平均线等，以更好地判断股票的走势和趋势。

最终的选股逻辑

• 今日增仓占比>5%
• 三连阴
• 10天内涨停天数大于2
• 市值大于100亿
• 市盈率小于30
• 布林线在中轨之上

python代码参考

import talib
import pandas as pd

def get筛选条件():
    # 获取今日增仓占比数据
    df = pd.read_csv('data.csv')
    df['今日增仓占比'] = df['今日增仓比例']
    # 获取三连阴数据
    df['三连阴'] = df['收盘价'].diff() < 0
    # 获取10天内涨停天数数据
    df['10天内涨停天数'] = df['涨停天数'].rolling(10).sum()
    # 获取市值和市盈率数据
    df['市值'] = df['流通市值']
    df['市盈率'] = df['静态市盈率']
    # 获取布林线数据
    df['布林线中轨'] = talib.BBANDS(df['收盘价'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
    return df

def get筛选结果(df):
    # 筛选出符合条件的股票
    result = df[(df['今日增仓占比'] > 0.05) & (df['三连阴']) & (df['10天内涨停天数'] > 2)]
    # 筛选出市值大于100亿、市盈率小于30的股票
    result = result[(result['市值'] > 1000000000) & (result['市盈率'] < 30)]
    # 筛选出布林线在中轨之上的股票
    result = result[(result['布林线中轨'] > result['收盘价'])]
    return result

# 获取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选条件
筛选条件 = get筛选条件()

# 筛选结果
筛选结果 = get筛选结果筛选条件)

# 输出结果
print筛选结果)

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。

如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。