(同花顺量化)2021年_、10日涨幅大于0小于35、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
• 10日涨幅大于0小于35
• 2021年

选股逻辑分析

这个策略基于以下三个条件来筛选股票：

1. 股票的均线至少有5根重合，这表明股票的价格趋势比较稳定，不容易出现大幅波动。
2. 股票在过去的10天内涨幅大于0小于35，这表明股票的价格有一定的上涨趋势，但还没有达到过高的水平。
3. 该策略只适用于2021年，这表明该策略是基于当前市场环境来制定的。

有何风险？

这个策略的风险在于它可能会错过一些具有更高潜力的股票，因为该策略只考虑了股票在过去10天内的价格表现和均线重合情况。此外，该策略也可能过于保守，因为它只选择了一些价格涨幅适中的股票。

如何优化？

为了优化这个策略，可以考虑增加更多的筛选条件，例如股票的市值、市盈率等。此外，可以考虑使用更长的时间周期来筛选股票，例如200天或300天，以更好地捕捉股票的价格趋势。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

import talib

def get_stock筛选条件():
    # 获取股票的收盘价和均线
    close_prices = get_stock_prices()
    ma5 = talib.MA(close_prices, timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(close_prices, timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(close_prices, timeperiod=20)
    ma50 = talib.MA(close_prices, timeperiod=50)

    # 计算股票的均线重合情况
    num_of_common_lines = len(set(ma5) & set(ma10) & set(ma20) & set(ma50))

    # 筛选出至少有5根均线重合的股票
    return num_of_common_lines >= 5

def get_stock_prices():
    # 获取股票的历史收盘价
    # ...

def get_stock筛选条件():
    # 获取股票的收盘价和均线
    close_prices = get_stock_prices()
    ma5 = talib.MA(close_prices, timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(close_prices, timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(close_prices, timeperiod=20)
    ma50 = talib.MA(close_prices, timeperiod=50)

    # 计算股票的均线重合情况
    num_of_common_lines = len(set(ma5) & set(ma10) & set(ma20) & set(ma50))

    # 筛选出至少有5根均线重合的股票
    return num_of_common_lines >= 5

def get_stock_prices():
    # 获取股票的历史收盘价
    # ...

def get_stock筛选条件():
    # 获取股票的收盘价和均线
    close_prices = get_stock_prices()
    ma5 = talib.MA(close_prices, timeperiod=5)
    ma10 = talib.MA(close_prices, timeperiod=10)
    ma20 = talib.MA(close_prices, timeperiod=20)
    ma50 = talib.MA(close_prices, timeperiod=50)

    # 计算股票的均线重合情况
    num_of_common_lines = len(set(ma5) & set(ma10) & set(ma20) & set(ma50))

    # 筛选出至少有5根均线重合的股票
    return num_of_common_lines >= 5

def get_stock_prices():
    # 获取股票的历史收盘价
    # ...

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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