(同花顺量化)20日均线大于120日均线_、连续3天以上大单净量大于0

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,连续3天以上大单净量大于0.05,20日均线大于120日均线

选股逻辑分析

这个策略基于三个条件来筛选股票：

1. 今日增仓占比>5%：表示主力资金在今天有较大的买入力度，可能是看好后市的表现。
2. 连续3天以上大单净量大于0.05：表示股票在最近3天内有较大的成交量，可能是有资金在进出。
3. 20日均线大于120日均线：表示股票的短期趋势比长期趋势要强，可能是有上涨的潜力。

综合这三个条件，我们可以筛选出一些有潜力的股票，但需要注意的是，这些股票的上涨还需要后续的验证。

有何风险？

这个策略的风险主要来自于以下几点：

1. 今日增仓占比>5%：如果主力资金只是为了拉高出货，而不是真正看好后市，那么这个条件可能会导致我们选择错误的股票。
2. 连续3天以上大单净量大于0.05：如果股票的成交量并不是真实的交易行为，而是庄家的对倒行为，那么这个条件也可能会导致我们选择错误的股票。
3. 20日均线大于120日均线：如果股票的短期趋势只是暂时的反弹，而不是真正的上涨趋势，那么这个条件也可能会导致我们选择错误的股票。

因此，在使用这个策略时，我们需要对股票的基本面和技术面进行综合分析，以降低风险。

如何优化？

我们可以对这个策略进行以下优化：

1. 增加更多的条件：例如，我们可以加入股票的市盈率、市净率等指标，以更全面地评估股票的价值和风险。
2. 采用量化交易系统：使用量化交易系统可以更准确地执行交易策略，避免因为人为因素导致的错误决策。
3. 定期重新评估策略：随着市场的变化，股票的特征也会发生变化，因此我们需要定期重新评估策略，以确保其仍然有效。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

1. 今日增仓占比>5%
2. 连续3天以上大单净量大于0.05
3. 20日均线大于120日均线
4. 市盈率小于30倍
5. 市净率小于2倍

python代码参考：

import talib

def get_strategy_scores(symbols):
    # 获取股票的基本信息
    data = yf.download(symbols, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
    # 计算今日增仓占比
    data['今日增仓占比'] = data['net_value'].pct_change()
    # 计算连续3天以上大单净量
    data['连续3天以上大单净量'] = data['volume'].rolling(3).sum() / data['volume'].rolling(3).sum().sum() * 100
    # 计算20日均线
    data['20日均线'] = talib.MA(data['close'], timeperiod=20)
    # 计算120日均线
    data['120日均线'] = talib.MA(data['close'], timeperiod=120)
    # 计算市盈率和市净率
    data['市盈率'] = data['pe_ratio']
    data['市净率'] = data['pb_ratio']
    # 过滤条件
    data = data[(data['今日增仓占比'] > 5) & (data['连续3天以上大单净量'] > 0.05) & (data['20日均线'] > data['120日均线']) & (data['市盈率'] < 30) & (data['市净率'] < 2)]
    # 返回策略分数
    return data['net_value'].pct_change().rolling(3).sum() / data['volume'].rolling(3).sum().sum() * 100

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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