(iwencai选股策略)今日增仓占比_5%_、9点25分涨幅小于6%、至少5根均线重合的

问财量化选股策略逻辑

首先，我们选择至少5根均线重合的股票。这可以帮助我们确定股票的趋势和支撑位。接下来，我们选择在9点25分涨幅小于6%的股票。这可以帮助我们找到被低估的股票。最后，我们选择今日增仓占比大于5%的股票。这可以帮助我们找到有潜力的股票。

选股逻辑分析

这个策略看起来很有潜力，因为它考虑了多个因素来筛选股票。它关注股票的趋势和支撑位，寻找被低估的股票，并寻找有潜力的股票。这些因素可以帮助投资者找到更好的投资机会。

然而，这个策略也存在一些风险。首先，如果股票的价格波动很大，那么均线可能会变得不准确。其次，如果市场趋势发生变化，那么被低估的股票可能会继续下跌。最后，如果投资者没有足够的知识来评估增仓占比，那么他们可能会错过一些有潜力的股票。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：

1. 使用更准确的均线指标，例如20日均线和50日均线。
2. 考虑使用其他技术指标，例如MACD和布林线，来帮助确定股票的趋势和支撑位。
3. 考虑使用其他指标来评估增仓占比，例如换手率和成交量。

最终的选股逻辑

以下是最终的选股逻辑：

1. 选择至少5根均线重合的股票。
2. 选择在9点25分涨幅小于6%的股票。
3. 选择今日增仓占比大于5%的股票。

以下是实现这个策略的python代码参考：

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('your_token_here')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取股票数据
df = pro.realtime_quotes('600036.XSHG')

# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = df[df['pct_chg'] < -6]

# 计算均线
ma5 = selected_stocks['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = selected_stocks['close'].rolling(window=10).mean()
ma20 = selected_stocks['close'].rolling(window=20).mean()
ma50 = selected_stocks['close'].rolling(window=50).mean()

# 选择均线重合的股票
selected_stocks = selected_stocks[(ma5 == ma10) & (ma10 == ma20) & (ma20 == ma50)]

# 筛选今日增仓占比大于5%的股票
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['pct_chg'] > 5]

# 输出符合条件的股票
print(selected_stocks[['code', 'pct_chg']])

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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