问财量化选股策略逻辑
首先，我们定义了5根均线作为参考，分别为5日均线、10日均线、20日均线、30日均线和60日均线。当这些均线重合时，我们认为这是一个买入信号。
其次，我们要求前25天有涨停。这意味着这只股票在过去25天内有一定的爆发力和市场关注度。
最后，我们要求10日涨幅大于0小于35。这意味着这只股票在过去10天内有一定的上涨趋势，但尚未达到过高的水平。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于技术分析和市场关注度来寻找股票的买入机会。通过参考5根均线的重合情况，我们可以判断股票的市场趋势和买入时机。同时，要求前25天有涨停，可以筛选出过去一段时间内有较强爆发力的股票。最后，通过10日涨幅大于0小于35的要求，可以筛选出具有上涨趋势但尚未过高的股票。
该策略的逻辑较为简单，但可以有效筛选出具有市场潜力的股票。
有何风险？
该策略的风险主要来自于市场风险和股票本身的风险。市场风险指的是股票价格受市场整体行情影响而波动的风险。股票本身的风险则包括公司财务风险、经营风险、政策风险等。
因此，在使用该策略时，需要对市场和股票本身的风险有足够的认识，并做好风险控制措施。
如何优化？
为了优化该策略，我们可以考虑以下几点：
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增加更多的参考均线，例如90日均线、180日均线等，以更好地判断股票的市场趋势和买入时机。
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考虑加入其他技术指标，例如MACD、RSI等，以更好地判断股票的买入和卖出时机。
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考虑加入基本面分析，例如公司的财务数据、盈利能力等，以更好地筛选出具有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
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参考5根均线的重合情况，当5日均线、10日均线、20日均线、30日均线和60日均线重合时，认为这是一个买入信号。
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要求前25天有涨停。
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要求10日涨幅大于0小于35。
代码参考：
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 设置token
pro.set_token('your_token')
# 初始化klines接口
klines = pro.klines(ts_code='600036', start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
# 计算5日、10日、20日、30日和60日均线
ma5 = klines['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = klines['close'].rolling(window=10).mean()
ma20 = klines['close'].rolling(window=20).mean()
ma30 = klines['close'].rolling(window=30).mean()
ma60 = klines['close'].rolling(window=60).mean()
# 计算重合情况
for i in range(5):
if ma5[i] == ma10[i] == ma20[i] == ma30[i] == ma60[i]:
print('5日、10日、20日、30日和60日均线重合，视为买入信号。')
break
# 计算前25天有涨停
if klines['is涨停'].sum() >= 25:
print('前25天有涨停，视为买入信号。')
# 计算10日涨幅大于0小于35
if klines['close'].pct_change(10).max() > 0 and klines['close'].pct_change(10).min() < 35:
print('10日涨幅大于0小于35，视为买入信号。')
注意：以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。
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？
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