通达信选股公式迁移-超大单净流入最多的股票、近五个交易日有单日涨幅大于5%、10日均线≥1

问财量化选股策略逻辑

在该策略中，我们首先筛选出超大单净流入最多的股票，然后再进一步筛选出近五个交易日有单日涨幅大于5%的股票。最后，我们再筛选出10日均线大于180日均线的股票。

选股逻辑分析

这个策略的优点是它可以筛选出那些受到市场关注、投资者活跃度高的股票。同时，它也强调了短期和长期趋势的一致性，这有助于避免短期噪音的影响。

然而，这个策略也有一定的风险。首先，超大单净流入可能是由主力资金的操纵导致的，而不是真正的市场行为。其次，短期涨幅过大可能会导致股票价格过度泡沫化，投资者需要谨慎对待。

如何优化？

我们可以尝试引入更多的技术指标，例如MACD、RSI等，来辅助判断股票的趋势和买卖信号。此外，我们也可以考虑加入更多的时间窗口，例如30日均线、60日均线等，来增加策略的稳健性。

最终的选股逻辑

综合以上分析，我们的最终选股逻辑如下：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf

# 获取所有股票的超大单净流入数据
data = pdr.get_daily_trades('AAPL', '2021-01-01')['pct_change'].rolling(1).mean()

# 获取所有股票的日涨幅数据
stock_data = pdr.get_data_yahoo('AAPL')

# 计算近五个交易日的涨幅
stock_data['close'] = stock_data['Close']
stock_data['daily_rise'] = (stock_data['Close'] - stock_data['Close'].shift(-5)) / stock_data['Close'].shift(-5)
stock_data = stock_data[stock_data['daily_rise'] > 0.05]

# 计算10日均线和180日均线
stock_data['MA10'] = stock_data['Close'].rolling(window=10).mean()
stock_data['MA180'] = stock_data['Close'].rolling(window=180).mean()

# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = stock_data[(data > 0) & (stock_data['daily_rise'] > 0.05) & (stock_data['MA10'] >

## 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？

    点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。