(supermind量化)七连阴_、9点25分涨幅小于6%、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

1. 至少5根均线重合的股票
2. 9点25分涨幅小于6%
3. 七连阴

选股逻辑分析

这种策略的逻辑是基于技术分析，寻找均线重合的股票，这些股票可能在形成底部区域，同时在开盘价之前涨幅较小，这可能表明市场正在买入这些股票。另外，七连阴的走势也表明市场情绪较低，可能有机会反弹。

然而，这种策略也有一定的风险。首先，如果市场走势不按照预期的方向发展，这种策略可能会导致投资者买入高估的股票。其次，如果市场情绪过于低迷，这种策略可能会导致投资者错过反弹的机会。

有何风险？

1. 市场走势不按照预期的方向发展
2. 股票被高估

如何优化？

1. 结合其他技术分析指标，例如MACD等，以提高策略的准确性。
2. 对于七连阴的走势，可以设置更严格的条件，例如八连阴或九连阴。

最终的选股逻辑

1. 股票的收盘价至少有5根均线重合
2. 9点25分的涨幅小于6%
3. 股票的七连阴走势
4. 结合其他技术分析指标，例如MACD等，以提高策略的准确性
5. 对于七连阴的走势，可以设置更严格的条件，例如八连阴或九连阴

python代码参考

import tushare as ts
import talib

# 设置pro接口key
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票的收盘价
data = pro.realtime_quotes('000001.SZ')

# 计算股票的收盘价均线
ma5 = talib.MA(data['close'], timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(data['close'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['close'], timeperiod=20)
ma30 = talib.MA(data['close'], timeperiod=30)
ma60 = talib.MA(data['close'], timeperiod=60)

# 获取股票的涨幅
data['pre_close'] = data['close'].shift(1)
data['rise'] = data['close'] / data['pre_close'] - 1

# 获取股票的七连阴走势
data['seven_consecutive_days'] = data['rise'].rolling(window=7).sum() < 0

# 选择符合条件的股票
selected_stocks = data[(ma5 > ma10) & (ma5 > ma20) & (ma5 > ma30) & (ma5 > ma60) & (data['rise'] < 0) & (data['close'] > data['close'].rolling(window=7).mean())]

# 输出符合条件的股票代码
print(selected_stocks['ts_code'].unique())

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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