问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散、现量大于1万手、高开的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略考虑了技术面和基本面因素，振幅和均线表示技术面，现量和高开则反映了基本面。更全面地考虑了未来股票价格的涨跌趋势。
有何风险？
该选股策略忽略其他的因素，如市场风险、财务数据等。同时，市场上一些虚假信息也可能导致策略的失效。
如何优化？
除了现量、高开、振幅和均线外，可以加入其他基本面指标（如市盈率、市净率）和技术指标（如MACD、KDJ），综合考虑多重因素，增加选股策略的稳定性和准确性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散、现量大于1万手、高开的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式代码：
//计算振幅
ACC = 100 * (HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1);
//计算均线的斜率
MA_SLOPE = MA(CLOSE, 1) / MA(CLOSE, 5) - 1;
//现量大于1万手
VOL > 10000;
//高开
O > REF(CLOSE, 1);
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def select_stock(market='sz', cap=200):
selected_stocks = pd.DataFrame(columns=["amplitude", "ma_slope", "vol", "open", "cap"])
for stock in ts.get_stock_basics().index:
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'market'] != market:
continue
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'mktcap'] < cap:
continue
data = ts.get_hist_data(stock)
if data is None:
continue
if data["amplitude"][-1] < 1:
continue
# 今日均线向上发散
ma5 = data["close"].rolling(window=5).mean()
if not (data["close"][-1] > ma5[-2] and ma5[-2] > ma5[-1]):
continue
# 现量大于1万手
if data["volume"][-1] < 10000:
continue
# 高开
if data["open"][-1] < data["close"][-2]:
continue
selected_stocks = selected_stocks.append({
"amplitude": data["amplitude"][-1],
"ma_slope": ma5[-1] / ma5[-5] - 1,
"vol": data["volume"][-1],
"open": data["open"][-1],
"cap": ts.get_stock_basics().loc[stock, 'mktcap'] / 100000000
}, ignore_index=True)
return selected_stocks
print(select_stock(market='sz', cap=200))
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
