(同花顺量化)10日涨幅大于0小于35_、机构抄底、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%

这个逻辑表示股票在最近一个交易日中，机构投资者的买入量占总成交量的比例超过了5%。这个逻辑可以筛选出机构投资者比较活跃的股票，可能具有较好的投资价值。

机构抄底

这个逻辑表示股票在最近一段时间内，机构投资者在底部买入了较多的股票。这个逻辑可以筛选出被机构投资者看好的股票，可能具有较好的上涨潜力。

10日涨幅大于0小于35%

这个逻辑表示股票在最近10个交易日内，价格上涨了，但涨幅没有超过35%。这个逻辑可以筛选出具有潜力的股票，但还没有达到过高的价格水平。

选股逻辑分析

以上三个逻辑结合起来，可以筛选出机构投资者比较活跃、被看好的股票，但还没有达到过高的价格水平。这种策略可能适合长期投资，但需要注意市场风险。

有何风险？

以上策略筛选出的股票可能具有较好的投资价值，但也存在一定的风险。首先，机构投资者的买入行为可能会受到市场环境的影响，导致股票价格波动。其次，股票的价格上涨也可能受到市场情绪的影响，导致价格波动。最后，如果机构投资者在底部买入的股票被市场看空，可能会导致股票价格下跌。

如何优化？

为了降低以上策略的风险，可以考虑以下优化措施：

1. 筛选出机构投资者在最近一段时间内持续买入的股票，以避免受到市场情绪的影响。
2. 筛选出机构投资者在底部买入的股票，以避免受到市场看空的影响。
3. 对于筛选出的股票，可以进行进一步的分析和研究，以确定其投资价值。

最终的选股逻辑

以下是最终的选股逻辑：

import tushare as ts

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 设置token
pro.set_token('your_token')

# 初始化策略
class MyStrategy:
    def __init__(self):
        self.pro = pro
        self.data = self.pro.realtime_quotes('600036.XSHG')

    def on_init(self):
        self.data = self.pro.realtime_quotes('600036.XSHG')

    def on_bar(self, data):
        # 获取机构投资者买入量占总成交量的比例
        vst_orcl = data['vst_orcl']
        # 获取股票价格
        price = data['close']
        # 获取股票涨幅
        gain = price - data['close'].shift(1)
        # 获取最近10个交易日内股票价格上涨的情况
        up = gain > 0
        # 筛选出机构投资者比较活跃、被看好的股票
        filter1 = vst_orcl > 0.05
        filter2 = up
        # 筛选出在底部买入的股票
        filter3 = gain < 0.35
        # 筛选出符合条件的股票
        self.data = self.data[(filter1 & filter2 & filter3)]

以上是最终的选股逻辑，可以根据需要进行调整和优化。

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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