(supermind量化-)振幅大于1、今日最大跌幅＜-4且＞-5、今日均线向上发散

问财量化选股策略逻辑

本选股策略在振幅大于1和今日最大跌幅在-5%与-4%之间的基础上，加入了今日均线向上发散的条件，选取符合条件的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略在技术面上考虑了股票价格波动、主力资金的进出情况，以及均线的趋势情况，具有一定的可靠性。但是在实际应用中，可能会受到市场情绪等因素的干扰，对选股的效果产生一定的影响。

有何风险？

本选股策略可能过度强调了股票价格的技术面因素，而忽视了公司的基本面表现等。此外，市场情绪等因素的影响可能会对选股的效果产生影响。

如何优化？

本选股策略可以综合考虑技术面和基本面因素，考虑板块的走势，同时结合其他主流理论进行优化，如价值投资、成长投资等。

最终的选股逻辑

本选股策略选取满足以下条件的股票：

振幅大于1；
今日最大跌幅小于-4且大于-5；
今日均线向上发散。

同花顺指标公式代码参考

通达信指标：SELECTC(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1.02 AND MA(5,1)>MA(5,2) AND C<REF(C,1),1)==1

python代码参考

import tushare as ts

# 选取满足条件的股票
def select_stock():
    selected_stocks = []
    all_stocks = ts.get_stock_basics()
    for code in all_stocks.index:
        k_data = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='D')
        if k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] > 1 and \
                -0.05 < k_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -0.04 and \
                k_data.iloc[-1]['close'] > k_data.iloc[-1]['ma5'] > k_data.iloc[-2]['ma5']:
            selected_stocks.append(code)
    return selected_stocks

print(select_stock())

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。


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(supermind量化-)振幅大于1、今日最大跌幅＜-4且＞-5、今日均线向上发散_