(同花顺量化)9点25分涨幅小于6%_、前25天有涨停、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

1. 至少5根均线重合的股票

选取至少5根均线重合的股票，可以表示股票价格在不同时间周期内趋势较为一致，有利于捕捉到股票的走势。

2. 前25天有涨停

选取前25天有涨停的股票，可以表示股票短期内有较强的上涨动力，有利于捕捉到股票的上涨行情。

3. 9点25分涨幅小于6%

选取9点25分涨幅小于6%的股票，可以表示股票在开盘价附近有较强的上涨动力，有利于捕捉到股票的上涨行情。

选股逻辑分析

以上三个条件组合在一起，可以筛选出短期内有较强上涨动力、趋势较为一致的股票，有利于捕捉到股票的上涨行情。

有何风险？

虽然以上策略可以筛选出短期内有较强上涨动力的股票，但需要注意以下风险：

1. 选取的均线数量过多，可能会导致信号过于复杂，难以判断股票的趋势。
2. 选取的均线周期过长，可能会导致信号过于滞后，无法及时捕捉到股票的上涨行情。
3. 选取的涨幅标准过低，可能会导致信号过于频繁，无法准确判断股票的趋势。

如何优化？

为了降低以上风险，可以考虑以下优化措施：

1. 选择适当的均线数量，一般可以选择3-5根均线。
2. 选择适当的均线周期，一般可以选择5-20日均线。
3. 调整涨幅标准，可以根据股票的实际情况进行调整，例如可以选择涨幅超过10%的股票。

最终的选股逻辑

综合考虑以上因素，可以得出以下最终的选股逻辑：

1. 选取至少3根均线重合的股票。
2. 选取前20天有涨停的股票。
3. 选取9点25分涨幅小于5%的股票。

python代码参考

以下为参考代码，用于筛选符合以上条件的股票：

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票的代码
 codes = pro.realtime_quotes('600000.XSHG')

# 初始化策略
class MyStrategy:
    def __init__(self):
        self codes = codes
        self.count = 0

    def handle_data(self, data):
        # 获取股票的均线数据
        ma3 = data['600000.XSHG']['close'].rolling(window=3).mean()
        ma5 = data['600000.XSHG']['close'].rolling(window=5).mean()
        ma10 = data['600000.XSHG']['close'].rolling(window=10).mean()
        ma20 = data['600000.XSHG']['close'].rolling(window=20).mean()
        ma50 = data['600000.XSHG']['close'].rolling(window=50).mean()

        # 获取股票的涨跌幅数据
        open_price = data['600000.XSHG']['open']
        close_price = data['600000.XSHG']['close']
        price_change = close_price - open_price
        price_change_percent = price_change / open_price * 100

        # 判断是否符合条件
        if ma3[-1] == ma5[-1] == ma10[-1] == ma20[-1] == ma50[-1]:
            self.count += 1
        if price_change_percent > 5 and price_change_percent < 6:
            self.count += 1

        # 输出结果
        if self.count >= 5:
            print('符合条件的股票数量：', self.count)
        self.count = 0

# 创建策略对象
strategy = MyStrategy()

# 开始实时监控符合条件的股票
while True:
    data = pro.realtime_quotes(codes)
    strategy.handle_data(data)
    time.sleep(1)

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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