(同花顺量化)9点25分涨幅小于6%_、现量大于1万手

问财量化选股策略逻辑

1. 至少5根均线重合的股票
2. 现量大于1万手
3. 高开
4. 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和市场行为分析的。首先，要求股票至少有5根均线重合，这表明股票价格在短期内有较强的支撑和阻力，同时也说明股票的价格波动较小，比较稳定。其次，要求股票的现量大于1万手，这表明股票的成交量较大，说明市场对该股票的关注度较高，同时也说明该股票的价格波动较大，比较活跃。最后，要求股票在9点25分的涨幅小于6%，这表明股票的价格在开盘后没有出现大幅上涨，说明市场对该股票的走势比较谨慎。

有何风险？

这个策略的最大的风险是市场走势的不确定性。由于该策略是基于技术分析和市场行为分析的，因此无法预测市场走势的变化。如果市场走势出现意外的变化，那么该策略可能会失效。

如何优化？

为了优化这个策略，可以考虑加入更多的因素来分析股票的走势。例如，可以考虑加入股票的市盈率、市净率等基本面因素，以及股票的行业背景、政策环境等因素。这样可以更好地预测股票的走势，从而提高策略的准确性和稳定性。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

1. 股票至少有5根均线重合
2. 股票的现量大于1万手
3. 股票在9点25分的涨幅小于6%
4. 股票的市盈率小于30倍
5. 股票的市净率小于2倍
6. 股票所在行业具有良好的发展前景
7. 股票所在行业政策环境较好

python代码参考

以下是一个简单的Python代码参考，用于实现上述策略：

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')

# 获取所有股票信息
df = pro.realtime_quotes()

# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = df[df['vol'] > 10000]['code'].tolist()

# 输出符合条件的股票代码
print(selected_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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