(iwencai选股策略)今日均线向上发散_、竞价涨幅＞-2＜5、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,竞价涨幅＞-2＜5,今日均线向上发散

选股逻辑分析

该策略基于三个指标进行筛选：今日增仓占比、竞价涨幅和今日均线向上发散。其中，今日增仓占比表示当日股票成交量较昨日有所增加，表明市场对该股票的关注度较高；竞价涨幅表示股票在开盘价与昨日收盘价之间有超过2%的涨幅，表明市场对该股票的预期较为乐观；今日均线向上发散表示股票的短期均线和长期均线均向上倾斜，表明市场对该股票的走势较为乐观。

有何风险？

该策略存在一定的风险，主要表现在以下几个方面：

1. 市场情绪波动较大时，部分股票的增仓占比、竞价涨幅和均线向上发散情况可能不明显，导致策略无法准确筛选出优质股票。

2. 筛选出的股票可能存在短期过热的情况，投资者需要对股票进行进一步的分析和判断，以避免买入风险。

3. 该策略可能会忽略某些优质股票，因为这些股票可能不符合上述三个指标的要求。

如何优化？

为了优化该策略，可以考虑以下几个方面：

1. 增加更多的指标进行筛选，以提高策略的准确性和可靠性。

2. 对于短期过热的股票，可以考虑加入一些过滤条件，例如股票的市盈率、市净率等指标，以避免买入风险。

3. 可以考虑加入一些长期趋势指标，例如股票的年线、季线等，以更好地判断股票的走势。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取所有股票的数据
    stock_data = get_stock_data()
    
    # 筛选出今日增仓占比大于5%的股票
    stocks = stock_data[stock_data['今日增仓占比'] > 0.05]
    
    # 筛选出竞价涨幅大于-2%且小于5%的股票
    stocks = stocks[stocks['竞价涨幅'] > -0.02 and stocks['竞价涨幅'] < 0.05]
    
    # 筛选出今日均线向上发散的股票
    stocks = stocks[stocks['短期均线'] > stocks['长期均线']]
    
    # 返回筛选后的股票列表
    return stocks

python代码参考

import talib

def get_stock_data():
    # 获取股票数据的函数，此处省略
    return stock_data

def select_stock():
    # 获取所有股票的数据
    stock_data = get_stock_data()
    
    # 筛选出今日增仓占比大于5%的股票
    stocks = stock_data[stock_data['今日增仓占比'] > 0.05]
    
    # 筛选出竞价涨幅大于-2%且小于5%的股票
    stocks = stocks[stocks['竞价涨幅'] > -0.02 and stocks['竞价涨幅'] < 0.05]
    
    # 筛选出今日均线向上发散的股票
    stocks = stocks[stocks['短期均线'] > stocks['长期均线']]
    
    # 返回筛选后的股票列表
    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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