(同花顺量化)9点25分涨幅小于6%_、未清偿可转债简称不可为空、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
• 未清偿可转债简称不可为空
• 9点25分涨幅小于6%

选股逻辑分析

• 这个策略通过寻找至少5根均线重合的股票来筛选出可能具有较强趋势的股票。
• 未清偿可转债简称不可为空，可能是因为可转债是一种特殊的债券，需要确保公司的债务状况稳定。
• 9点25分涨幅小于6%，可能是因为这个时间点的股价波动较小，可以更好地反映股票的真实价值。

有何风险？

• 这个策略可能会过于依赖技术指标，而忽略了其他重要的基本面因素。
• 如果所选股票的趋势并不明显，或者市场整体趋势不利，那么这个策略可能会表现不佳。

如何优化？

• 可以考虑加入更多的技术指标，例如MACD、RSI等，以更全面地分析股票的趋势。
• 可以考虑加入一些基本面指标，例如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的价值。

最终的选股逻辑

• 选取至少5根均线重合的股票，未清偿可转债简称不可为空。
• 在9点25分之前，计算股票的涨幅，并将其与6%进行比较。
• 如果涨幅小于6%，则将该股票加入筛选列表。
• 在筛选列表中，选取技术指标和基本面指标综合评分最高的前100只股票。

python代码参考

import talib
import yfinance as yf

def get_stock_data(symbol):
    # 获取股票数据
    data = yf.download(symbol, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
    # 计算均线
    ma5 = talib.MA(data['Close'], timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(data['Close'], timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(data['Close'], timeperiod=20)
    ma50 = talib.MA(data['Close'], timeperiod=50)
    ma200 = talib.MA(data['Close'], timeperiod=200)
    # 统计均线重合数量
    count = 0
    for i in range(5, 21, 2):
        if ma5[i] == ma10[i] == ma20[i] == ma50[i] == ma200[i]:
            count += 1
    # 返回筛选结果
    return count

def get筛选结果():
    # 获取所有股票的代码
    symbols = yf.ticker_all().keys()
    # 初始化筛选结果列表
    results = []
    # 循环遍历所有股票
    for symbol in symbols:
        # 获取股票数据
        data = yf.download(symbol, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
        # 计算涨幅
        close_price = data['Close'].last()
        open_price = data['Open'].last()
        high_price = data['High'].last()
        low_price = data['Low'].last()
        if close_price > open_price:
            price_change = (close_price - open_price) / open_price * 100
        else:
            price_change = (close_price - open_price) / open_price * (-100)
        # 判断是否符合条件
        if price_change < -6:
            # 将符合条件的股票加入筛选结果列表
            results.append(symbol)
    # 返回筛选结果列表
    return results

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？

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