(同花顺量化)9点25分涨幅小于6%_、10天内涨停天数大于2、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

首先，我们选取至少5根均线重合的股票，这表明这些股票的短期和中期趋势较为一致，可能具有较好的上涨潜力。接下来，我们筛选10天内涨停天数大于2的股票，这表明这些股票在短期内具有较强的市场关注度和资金流入，可能具有较强的上涨动力。最后，我们选择9点25分涨幅小于6%的股票，这表明这些股票在开盘价上表现较为稳定，可能具有较好的买入机会。

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于技术分析和市场情绪的，它试图捕捉股票的短期上涨趋势和市场关注度。然而，这个策略可能面临以下风险：

1. 均线指标的选取和参数的设定对策略的准确性有很大影响。
2. 涨停天数和涨幅限制了策略的适用范围，可能无法捕捉到一些具有长期上涨潜力的股票。
3. 开盘价的涨幅限制可能会导致一些股票在开盘价上表现稳定，但实际上并没有很强的上涨动力。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑以下方法：

1. 选择更为合适的均线指标和参数，以提高策略的准确性。
2. 改变涨停天数和涨幅限制，以适应不同的市场环境和股票特征。
3. 采用更为灵活的开盘价涨幅限制，例如选择开盘价涨幅小于10%的股票。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

import talib

def get_stocks():
    # 获取所有A股股票的代码和名称
    stocks = get_stocks_all()
    # 选取至少5根均线重合的股票
    stocks = stocks[stocks['MA5'] > stocks['MA10'] > stocks['MA20'] > stocks['MA30'] > stocks['MA60']]
    # 选取10天内涨停天数大于2的股票
    stocks = stocks[stocks['STKDAY'] > 2]
    # 选取9点25分涨幅小于6%的股票
    stocks = stocks[(stocks['OPEN'] - stocks['LAST']) / stocks['LAST'] < 0.06]
    return stocks

def get_stocks_all():
    # 获取所有A股股票的代码和名称
    stocks = pd.read_csv('stock_data.csv')
    # 获得股票代码和名称
    stocks = stocks[['TICKER', 'NAME']]
    return stocks

这个策略的最终目的是筛选出具有短期上涨潜力和市场关注度的股票，但需要注意的是，股票市场存在较大的不确定性，任何策略都不是100%准确的。因此，在实际操作中，投资者应该结合其他因素进行决策，并注意风险控制。

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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