(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、三个技术指标同时金叉_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，100亿市值以内的无亏损企业，三个技术指标同时金叉。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以筛选出短期内波动较大的股票，有较大的盈利机会。
2. 100亿市值以内可以筛选出市值较小的股票，可能具有较好的成长潜力。
3. 无亏损企业可以筛选质量较高的企业。
4. 三个技术指标同时金叉可能表示股票正在回升，具有较好的投资机会。

有何风险？

1. 技术指标金叉只是一个参考因素，不能完全决定股票的投资价值。
2. 过于侧重短期波动和技术指标，可能忽略了股票的长期趋势变化和基本面分析。
3. 只选取了三个技术指标，可能不能全面反映出股票的投资价值。

如何优化？

1. 选择技术指标金叉并结合其他技术指标进行筛选，如相对强弱指标、MACD等。
2. 对选取的指标进行历史数据比较，确定选取指标的有效性。
3. 结合基本面分析，如公司财报、行业趋势等。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，100亿市值以内的无亏损企业，三个技术指标同时金叉，并在其它技术指标及基本面分析后，选出具有成长潜力且价值低估的个股进行投资。

同花顺指标公式代码参考

(HIGH-LOW)/LOW>=0.01
AND MktValue<=100 AND MktValue>0
AND IF(net_profit>0,1,0)
AND CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10))
AND CROSS(MA(CLOSE,30),MA(CLOSE,60))
AND CROSS(MA(CLOSE,120),MA(CLOSE,240))

python代码参考

import akshare as ak

def select():
    data = ak.stock_zh_a_spot()
    data = data.loc[(data['market_capitalization']>0)&(data['market_capitalization']<=100)]
    data = data.loc[(data['high']-data['low'])/data['low']>=0.01]
    data = data.loc[data['net_profit'].astype(float)>0]
    data['5ma'] = data['close'].rolling(5).mean()
    data['10ma'] = data['close'].rolling(10).mean()
    data['30ma'] = data['close'].rolling(30).mean()
    data['60ma'] = data['close'].rolling(60).mean()
    data['120ma'] = data['close'].rolling(120).mean()
    data['240ma'] = data['close'].rolling(240).mean()
    data = data.loc[(data['5ma']>data['10ma'])&(data['30ma']>data['60ma'])&(data['120ma']>data['240ma'])]
    return data

    ## 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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