(同花顺量化)9点25分涨幅小于6%_、10日涨幅大于0小于35、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

首先，我们来分析一下上述的选股逻辑：

1. 至少5根均线重合的股票：这表明该股票的价格趋势较为稳定，不容易出现大幅波动。
2. 10日涨幅大于0小于35：这表明该股票在最近10天内有一定的上涨趋势，但涨幅并不是很大，也没有出现过大的波动。
3. 9点25分涨幅小于6%：这表明该股票在开盘后的涨幅不是很大，可能有一定的回调风险。

选股逻辑分析

以上三个条件的组合可以筛选出一些相对稳定、具有上涨潜力的股票。但是，这些条件也有一定的局限性：

1. 均线重合的股票可能会过于稳定，缺乏爆发力。
2. 10日涨幅大于0小于35的条件可能会筛选出一些已经有一定涨幅的股票，而这些股票可能已经出现了一定的回调风险。
3. 9点25分涨幅小于6%的条件可能会筛选出一些开盘后表现不佳的股票，而这些股票可能并不是最佳的投资选择。

有何风险？

以上选股逻辑可能会筛选出一些相对稳定、具有上涨潜力的股票，但也可能会筛选出一些已经有一定涨幅的股票或开盘后表现不佳的股票，这些股票可能存在回调风险或不稳定性。

如何优化？

为了优化以上选股逻辑，我们可以考虑以下几点：

1. 增加更多的均线组合，例如5日、10日、20日等，以更好地反映股票的趋势。
2. 将10日涨幅条件改为10日涨幅大于0且小于20%，以筛选出更具有上涨潜力的股票。
3. 将9点25分涨幅条件改为9点25分涨幅小于5%，以筛选出更具有稳定性的股票。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

1. 股票的日线图上至少有5根均线重合。
2. 股票在最近10天内的涨幅大于0且小于20%。
3. 股票在开盘后的涨幅小于5%。

python代码参考

以下是基于以上策略的python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pro接口
pro = ts.pro_api()

# 设置token
pro.set_token('your_token')

# 获取所有A股股票的代码
 codes = pro.stock_code_list()

# 初始化策略
class MyStrategy():
    def __init__(self):
        self.code_list = codes
        self.data = []
    
    def run(self):
        for code in self.code_list:
            # 获取股票的日线数据
            df = pro.daily(ts_code=code, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
            # 筛选出符合条件的股票
            df = df[df['close'].between(10, 35) & df['pct_chg'].between(0, 20) & df['pre_close'].lt(0.05)]
            # 将符合条件的股票数据保存到列表中
            self.data.append(df)
    
    def evaluate(self):
        # 计算策略的收益率和胜率
        # ...

# 创建策略对象
strategy = MyStrategy()

# 运行策略
strategy.run()

# 输出策略的收益率和胜率
print(strategy.evaluate())

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。

如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。