(supermind)振幅大于1、k小于20、30日平均线向上

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，30日平均线向上。

选股逻辑分析

该选股逻辑采用了技术指标振幅和K线结合股价走势进行选股，并加入30日平均线向上的条件，更加注重长期趋势。同时，要求振幅大于1，K线小于20，表明股价具有一定的波动性和走势特点。

有何风险？

该选股策略忽略了股票市场基本面的影响，存在选股失灵的风险。若市场大势向下，股票仍会出现下跌趋势，而这种趋势可能会被忽略。

如何优化？

考虑引入其他长期的技术指标，例如30日和60日的布林带指标、MACD指标、相对强弱指标等，以更准确地判断股票市场趋势。同时，也可以结合股票市场的基本面数据进行选股，以更合理地进行投资决策。

最终的选股逻辑

改进后的选股逻辑如下：

振幅大于1；
K线小于20；
30日平均线向上。

同花顺指标公式代码参考

以下是在通达信上实现该选股策略的指标公式代码：

AMPLITUDE := (HIGH - LOW) / C;
SELECTOR1 := C5 > 0.5 AND C < 20;
SELECTOR2 := MA(C, 30) > MA(C, 30)[1];
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2;

Python代码参考

以下是 Python 实现该选股策略的选股逻辑：

# 计算振幅和MA
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
ma30 = close.rolling(window=30).mean()

# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({
                  'amplitude': amplitude,
                  'ma30': ma30,
                  'close': close
                }).query('amplitude > 1 & close < 20 & ma30 > ma30.shift(1)')

return selected_stocks['code'].tolist()

Python 实现该策略的选股逻辑，同样可以进行灵活地调整和优化策略，并通过 Python 的数据处理和可视化功能更便于分析和复现选股结果。

    ## 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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