(iwencai选股策略)今日均线向上发散_、集中度70

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，集中度70<20%，今日均线向上发散。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑的段落中。

选股逻辑分析

该选股策略主要从价格波动、市场集中度、市场状况等方面出发筛选。振幅较大的股票有较大的机会获取较高的收益，同时集中度较低可避免行业均衡困局，同时可以减少市场风险。今日均线向上发散可判断股票短期内走势向上。从而寻找市场情况好的股票。

有何风险？

该选股策略主要风险如下：

忽略了更多基本面和非技术性因素的影响，仅依赖少数因素进行筛选；
股票市场常常存在非理性情况，可能导致选股错误；
数据源的误差等因素会影响选股质量；
选股条件过于细致，可能导致选股结果过于狭窄；
今日均线向上发散的情况并不能代表股票的真实市场状况。

如何优化？

为缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：

综合分析该股票的基本面、行业情况及市场趋势等因素；
加入更多的技术指标和资金流向分析，如量价分析、均线系统、趋势分析等；
加强对数据来源和准确性的控制，提高选股质量；
适度放宽选股条件或酌情调整条件，以获取更多潜在投资机会；
参考其他市场指标和资讯，结合多个角度进行综合判断。

最终的选股逻辑

经过优化后，我们得到以下完善版的选股逻辑：

振幅选择在1%-10%之间；
市场集中度在50%-100%之间；
今日均线向上发散（不同的时段可以选择不同的均线系统和时间长度）；
结合多种技术指标和资金流向进行股票分析；
结合行业和市场状况进行调整和投资；
合理设置止损、止盈和持仓比例以降低风险。

注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。

同花顺指标公式代码参考

以下是同花顺的相关代码：

/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT 
    /* 振幅选择在1%-10%之间 */
    (HIGH/LOW - 1) >= 0.01 AND (HIGH/LOW - 1) <= 0.1 AND 
    /* 市场集中度在50%-100%之间 */
    (CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE >= 0.5 AND CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE <= 1) AND 
    /* 今日均线向上发散 */
    MA5 > MA10 AND MA10 > MA20 AND 
    /* 十点之前选股票 */
    TRADETIME > '09:30' AND TRADETIME < '10:00' 
ORDER BY TRADEADDTOVOL(1) DESC

python代码参考

以下是选股策略的 Python 代码示例：

import tushare as ts

def is_selected(code):
    '''
    判断股票是否符合选股策略
    '''
    # 获取股票基本信息、技术指标等数据
    stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
    # 判断股票是否符合条件（振幅、市场集中度、今日均线向上发散）
    if 0.01 <= (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] <= 0.1 and \
        0.5 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / (stock_info['totals']*100000000) <= 1 and \
        stock_info['ma5'] > stock_info['ma10'] > stock_info['ma20'] and \
        '09:30' < stock_info['timeToMarket'] < '10:00':
        
        # 获取该股票的资金流向数据
        stock_cashflow = ts.get_money_flow(code)
        # 判断下午的大单净流入是否符合要求
        if (stock_cashflow['net_amount_main'] + stock_cashflow['net_amount_l']) > 0 and \
            '13:00' < stock_info['timeToMarket'] < '15:00':
            # 判断股票是否符合要求
            return True

    return False

# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]

# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
    pass # 参考其他交易策略

示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据和历史价格信息、技术指标等基础数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。

    ## 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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