(同花顺量化)9点25分涨幅小于6%_、开盘价在十日线左右、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
• 开盘价在十日线左右
• 9点25分涨幅小于6%

选股逻辑分析

• 这个策略通过寻找均线重合的股票来筛选出可能的买入机会。至少5根均线重合可以表明股票价格在不同时间段内的趋势比较稳定，这可能是一个好的买入信号。
• 开盘价在十日线左右意味着股票价格相对较低，这可能是一个好的买入时机。
• 9点25分涨幅小于6%则意味着股票价格在开盘后并没有出现大幅上涨，这可能是一个好的买入时机。

有何风险？

• 这个策略可能无法捕捉到一些快速上涨的股票，因为它们可能没有满足至少5根均线重合的条件。
• 如果股票价格在开盘后出现大幅下跌，那么这个策略可能会导致投资者买入被高估的股票。
• 这个策略需要考虑股票的长期趋势，因此可能无法捕捉到一些短期波动的机会。

如何优化？

• 可以考虑增加均线的数量，以更好地捕捉股票价格的趋势。
• 可以考虑使用其他指标来辅助筛选股票，例如MACD等。
• 可以考虑使用更严格的筛选条件，例如要求股票价格在开盘后涨幅小于3%等。

最终的选股逻辑

• 选取至少5根均线重合的股票
• 选取开盘价在十日线左右的股票
• 选取9点25分涨幅小于6%的股票
• 在满足以上条件的基础上，使用其他指标辅助筛选股票，例如MACD等
• 使用更严格的筛选条件，例如要求股票价格在开盘后涨幅小于3%等

python代码参考

import tushare as ts

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有股票的代码和名称
stock_codes = pro.stock_code_list()

# 筛选出至少5根均线重合的股票
def get_stocks_with_at_least_5_crossed_moving_averages():
    stocks = []
    for code in stock_codes:
        # 获取股票的K线数据
        k_data = pro.k_data(code=code, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
        # 获取股票的均线数据
        ma_data = k_data['ma']
        # 筛选出至少5根均线重合的股票
        if len(set(ma_data)) >= 5:
            stocks.append(code)
    return stocks

# 获取开盘价在十日线左右的股票
def get_stocks_with_opening_price_within_10_days_of_20_day_moving_average():
    stocks = []
    for code in stock_codes:
        # 获取股票的K线数据
        k_data = pro.k_data(code=code, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
        # 获取股票的20日均线数据
        ma20_data = k_data['ma']
        # 筛选出开盘价在十日线左右的股票
        if ma20_data[-1] > ma20_data[-20] and ma20_data[-1] < ma20_data[-40]:
            stocks.append(code)
    return stocks

# 获取9点25分涨幅小于6%的股票
def get_stocks_with_opening_price_and_percentage_change_less_than_6_at_925am():
    stocks = []
    for code in stock_codes:
        # 获取股票的K线数据
        k_data = pro.k_data(code=code, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
        # 获取股票的开盘价和收盘价
        open_price = k_data['open']
        close_price = k_data['close']
        # 筛选出9点25分涨幅小于6%的股票
        if open_price * (1 + 6/100) - close_price < 0:
            stocks.append(code)
    return stocks

# 筛选出符合条件的股票
stocks = get_stocks_with_at_least_5_crossed_moving_averages()
stocks = get_stocks_with_opening_price_within_10_days_of_20_day_moving_average()
stocks = get_stocks_with_opening_price_and_percentage_change_less_than_6_at_925am()

注意：以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。

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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