问财量化选股策略逻辑
今日增仓占比>5%,三个技术指标同时金叉,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
选股逻辑分析
该策略主要关注股票的三个技术指标：今日增仓占比、三个技术指标同时金叉、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。其中，今日增仓占比衡量了股票的买入意愿，三个技术指标同时金叉表示股票的走势趋势良好，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10则表示股票具有较强的短期上涨潜力。
该策略的逻辑是，当股票的买入意愿较高，走势趋势良好且短期上涨潜力较大时，可能会出现较好的投资机会。因此，该策略主要关注这些信号，以期找到具有投资价值的股票。
有何风险？
该策略的风险主要来自于市场风险和股票本身的风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致投资者在短期内出现亏损。股票本身的风险则包括公司财务风险、行业风险、政策风险等，这些因素都可能影响股票的价格和价值。
此外，该策略也可能存在一定的局限性。首先，该策略只关注股票的三个技术指标，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、经营状况等。其次，该策略只关注股票的短期表现，而忽略了股票的长期价值。最后，该策略可能无法准确预测股票的价格和价值，因此可能会导致投资者出现亏损。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑以下几点：
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增加关注的指标。除了技术指标外，还可以考虑其他因素，如公司的财务状况、经营状况等，以更全面地评估股票的价值。
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改变关注的时间周期。除了关注近25个交易日的单日涨幅外，还可以考虑更长的时间周期，如一年、三年等，以更准确地预测股票的价格和价值。
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加强风险管理。除了关注股票的短期表现外，还可以考虑如何在市场波动较大的情况下降低风险，如采用风险管理工具、分散投资等。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
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今日增仓占比>5%
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DIF线金叉 DEA线
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DEA线金叉MACD线
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近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
python代码参考：
import talib
def get_stock_data(symbol):
# 获取股票数据
data = yf.download(symbol, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
# 计算今日增仓占比
data['今日增仓占比'] = data['net_inflows'] / data['total']
# 计算三个技术指标
data['DIF'] = talib.DIF(data['close'], data['fast'])
data['DEA'] = talib DEA(data['close'], data['fast'])
data['MACD'] = talib.MACD(data['close'], data['fast'], data['slow'])
# 计算近25个交易日的单日涨幅
data['近25日涨幅'] = data['close'].pct_change(periods=25)
# 返回数据
return data
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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