(supermind量化-)振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、上市大于

问财量化选股策略逻辑

选择振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、上市天数大于n天（n为自定义参数）的股票进行选股。

选股逻辑分析

振幅大于1表示股票价格较为波动，较适合进行短线操作；股票均价站在五日均线之上表示股价处于上涨趋势，有一定的增涨潜力；上市天数大于n天衡量了股票的业务稳定性和历史表现。

该选股策略主要考虑股票的价格变动及交易量的变化，结合上市天数来筛选具备潜力的股票，以期望赚取投资收益。

有何风险？

该选股逻辑存在一定的过度拟合的风险，过度关注历史数据，忽略了市场前景和竞争格局的变化。同时，过多关注短期行情波动，可能会造成交易频繁，交易成本增加，影响投资收益。

如何优化？

需要加强市场前景和公司竞争格局的分析，结合股票的技术面和基本面进行综合判断，选择具有较高长期价值的股票进行投资。

此外，可以对选股条件进行调整，例如可以加入公司盈利情况、行业前景等因素进行综合评估，选择具有较高成长性的股票进行投资。

最终的选股逻辑

选择振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、上市天数大于n天（n为自定义参数），且结合公司盈利情况、行业前景等因素进行综合筛选，选择具有长期价值及成长性的股票进行投资。

同花顺指标公式代码参考

// 挑选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1)
amplitude_bool = amplitude >= 1

// 挑选股票均价站在5日均线之上的股票
ma5 = MA(CLOSE, 5)
price_over_ma5 = CLOSE > ma5

// 挑选上市天数大于n天的股票（n为自定义参数）
days_listed = (TODAY - LISTDAY) / 365
days_listed_bool = days_listed > n

// 挑选符合条件的股票
result = amplitude_bool & price_over_ma5 & days_listed_bool

// 输出筛选结果
result

python代码参考

import tushare as ts

# 获取所有股票的基本信息
all_stocks = ts.get_stock_basics()

# 挑选上市天数大于n天的股票（n为自定义参数）
n = 365
days_listed_bool = all_stocks['timeToMarket'].apply(lambda x: ((pd.Timestamp.now() - pd.Timestamp(str(x))) / pd.Timedelta(days=1)) > n)

# 获取所有股票的实时行情信息
all_data = ts.get_today_all()

# 合并数据
merge_data = pd.merge(all_stocks,all_data,on='code',how='inner')
final_data = merge_data[days_listed_bool]

# 挑选振幅大于1的股票
amplitude = (final_data['high'] - final_data['low']) / final_data['pre_close']
amplitude_bool = amplitude >= 0.01

# 挑选股票均价站在5日均线之上的股票
symbol_list = final_data.index.tolist()
hist_data = ts.get_hist_data(symbol_list[-1])
temp_data = pd.DataFrame()
for symbol in symbol_list:
    single_data = ts.get_hist_data(symbol)
    temp_data = pd.concat([temp_data,single_data],ignore_index=False)
ma5 = temp_data.groupby('code')['close'].rolling(window=5).mean().reset_index(name='ma5')
final_data = final_data.merge(ma5)

price_over_ma5_bool = final_data['close'] > final_data['ma5']

# 挑选符合条件的股票 
result = final_data[(amplitude_bool & price_over_ma5_bool).values]

# 输出筛选结果
print(result)

注：以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行适度修改。

    ## 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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