(同花顺量化)10日涨幅大于0小于35_、三连阴、今日增仓占比

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%

首先，我们需要找到在最近一天内股票的增仓比例是否大于5%。这可以通过以下代码实现：

def get_daily_net_buy_ratio(symbol):
    # 获取股票的最新价和成交量
    latest_price, latest_volume = get_latest_price_and_volume(symbol)
    
    # 计算股票的净买入比例
    net_buy_ratio = latest_volume / (latest_price * (1 + latest_price / latest_volume))
    
    # 判断是否大于5%
    if net_buy_ratio > 0.05:
        return True
    else:
        return False

三连阴

接下来，我们需要找到连续三天内股票的收盘价是否都是阴线。这可以通过以下代码实现：

def has_three_consecutive_nightclose_loss(symbol):
    # 获取股票的最近三天的收盘价
    night_close_prices = get_night_close_prices(symbol, start_date, end_date)
    
    # 判断是否连续三天都是阴线
    if night_close_prices[-1] < night_close_prices[-2] < night_close_prices[-3]:
        return True
    else:
        return False

10日涨幅大于0小于35%

最后，我们需要找到股票在最近10天内的涨幅是否大于0且小于35%。这可以通过以下代码实现：

def has_positive_10_day_return_and_negative_35_percent_return(symbol):
    # 获取股票的最近10天的收盘价
    prices = get_prices(symbol, start_date, end_date)
    
    # 计算股票的涨幅
    daily_returns = calculate_daily_returns(prices)
    total_return = calculate_total_return(daily_returns)
    
    # 判断是否符合要求
    if total_return > 0 and total_return / prices[-1] < 0.35:
        return True
    else:
        return False

选股逻辑分析

以上三个条件分别代表了股票的买入意愿、趋势和风险偏好。当这三个条件都满足时，我们认为该股票具有较好的投资价值。

然而，需要注意的是，以上三个条件并不是独立的，它们之间可能存在一定的关联。例如，如果一只股票连续三天都是阴线，那么它的买入意愿可能会降低，从而导致其10日涨幅小于35%。因此，在实际应用中，需要综合考虑多个因素，以提高策略的准确性和稳定性。

有何风险？

以上策略存在一定的风险。首先，由于该策略基于历史数据进行分析，因此可能会忽略市场变化和突发事件的影响。其次，该策略可能过于保守，导致错过一些具有较高投资价值的股票。最后，该策略可能会过度依赖于技术指标，从而忽略公司的基本面和行业趋势等因素。

如何优化？

为了优化以上策略，可以考虑以下几点：

增加更多的筛选条件，以更好地反映股票的实际情况。
将策略的时间范围延长或缩短，以更好地适应不同的市场环境。
将策略应用于多个股票，以更好地分散风险。
使用更多的数据来源和分析方法，以提高策略的准确性和稳定性。

最终的选股逻辑

以下是最终的选股逻辑：

def select_stock():
    # 获取所有A股股票的代码
    stock_codes = get_stock_codes()
    
    # 筛选出符合以下条件的股票
    selected_stocks = []
    for code in stock_codes:
        if get_daily_net_buy_ratio(code) and has_three_consecutive_nightclose_loss(code) and has_positive_10_day_return_and_negative_35_percent_return(code):
            selected_stocks.append(code)
    
    # 返回符合条件的股票代码列表
    return selected_stocks

python代码参考

def get_daily_net_buy_ratio(symbol):
    # 获取股票的最新价和成交量
    latest_price, latest_volume = get_latest_price_and_volume(symbol)
    
    # 计算股票的净买入比例
    net_buy_ratio = latest_volume / (latest_price * (1 + latest_price / latest_volume))
    
    # 判断是否大于5%
    if net_buy_ratio > 0.05:
        return True
    else:
        return False

def has_three_consecutive_nightclose_loss(symbol):
    # 获取股票的最近三天的收盘价
    night_close_prices = get_night_close_prices(symbol, start_date, end_date)
    
    # 判断是否连续三天都是阴线
    if night_close_prices[-1] < night_close_prices[-2] < night_close_prices[-3]:
        return True
    else:
        return False

def has_positive_10_day_return_and_negative_35_percent_return(symbol):
    # 获取股票的最近10天的收盘价

## 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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