(同花顺量化)9点25分涨幅小于6%_、圆弧形、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

• 至少5根均线重合的股票
• 圆弧形
• 9点25分涨幅小于6%

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于技术分析的，主要关注股票的均线走势和开盘价涨幅。首先，筛选出至少5根均线重合的股票，这表明这些股票的均线走势比较稳定，可能具有较强的支撑和阻力作用。然后，筛选出圆弧形的股票，这表明股票价格在一段时间内呈现上涨或下跌的趋势，可能具有较强的市场趋势。最后，筛选出9点25分涨幅小于6%的股票，这表明股票在开盘价上表现不佳，可能具有较大的下跌风险。

有何风险？

这个策略的潜在风险是过于依赖技术分析，可能会忽略其他重要的基本面因素。此外，如果市场出现较大的波动，这些股票的价格也可能出现较大的波动，导致投资者出现亏损。

如何优化？

为了优化这个策略，可以考虑加入更多的基本面因素，例如公司的财务状况、盈利能力、市场份额等。此外，可以考虑使用更高级的技术分析方法，例如趋势线、支撑位和阻力位等，以提高策略的准确性和可靠性。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    stocks = get_stocks_with_at_least_5_crossing_moments()
    
    # 筛选出圆弧形的股票
    stocks = stocks[stocks['close'].rolling(window=60).apply(lambda x: x[-1] - x[0]) > 0]
    
    # 筛选出9点25分涨幅小于6%的股票
    stocks = stocks[stocks['open'] * 0.95 < stocks['close']]
    
    return stocks

python代码参考

import talib

def get_stocks_with_at_least_5_crossing_moments():
    # 获取所有股票的收盘价和移动平均线
    stocks = get_all_stocks()
    mom = talib.MA(stocks['close'], timeperiod=5)
    mom10 = talib.MA(stocks['close'], timeperiod=10)
    mom20 = talib.MA(stocks['close'], timeperiod=20)
    mom50 = talib.MA(stocks['close'], timeperiod=50)
    
    # 筛选出至少5根均线重合的股票
    stocks = stocks[(mom == mom10) & (mom == mom20) & (mom == mom50)]
    
    return stocks

def get_all_stocks():
    # 获取所有股票的收盘价和日期
    df = get_historical_data()
    stocks = df['close'].index.tolist()
    return stocks

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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