(iwencai选股策略)近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10

问财量化选股策略逻辑

首先，我们需要找到至少5根均线重合的股票。这可以通过计算股票的移动平均线来实现。我们可以使用以下代码来计算股票的移动平均线：

import talib

def moving_average(prices, n):
    return talib.MA(prices, n)

接下来，我们需要找到价格小于12的股票。这可以通过筛选股票的价格来实现。我们可以使用以下代码来筛选股票的价格：

def price筛选(prices):
    return prices < 12

然后，我们需要找到近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的股票。这可以通过筛选股票的涨幅来实现。我们可以使用以下代码来筛选股票的涨幅：

def daily_percentage_change(prices):
    return prices.pct_change(25)

最后，我们需要将这些筛选条件组合在一起。我们可以使用以下代码来组合这些筛选条件：

def combine筛选(prices, n, percentage_change):
    return prices[n-1] < 12 and percentage_change > 0.1

这个策略看起来比较简单，它基于移动平均线和价格筛选股票，并基于每日涨幅筛选股票。这个策略可能会有一些优点，例如它可能会找到一些被低估的股票，因为它基于价格筛选股票。此外，它可能会找到一些具有强烈上涨趋势的股票，因为它基于每日涨幅筛选股票。

然而，这个策略也可能会有一些缺点。例如，它可能会漏掉一些股票，因为它基于移动平均线和价格筛选股票。此外，它可能会错过一些股票，因为它基于每日涨幅筛选股票。此外，它可能会在某些情况下产生过度交易，因为它需要定期计算移动平均线和每日涨幅。

这个策略可能会有一些风险。首先，它可能会漏掉一些股票，因为它基于移动平均线和价格筛选股票。此外，它可能会错过一些股票，因为它基于每日涨幅筛选股票。此外，它可能会在某些情况下产生过度交易，因为它需要定期计算移动平均线和每日涨幅。此外，它可能会产生一些交易成本，因为它需要进行买入和卖出操作。

为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：