(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、股票均价站在五日均线之上_

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，股票均价站在五日均线之上。

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. 股票均价站在五日均线之上可以筛选出处于上升阶段的股票，可能具有较好的投资机会。

有何风险？

1. 振幅仍是选股的主要指标，过于侧重短期波动，可能忽略了股票的长期趋势变化。
2. 只选取了单一的技术指标，可能不能全面反映出股票的投资价值。
3. 均线的选取方式可能影响选出个股的样本数量。

如何优化？

1. 结合其他技术指标进行筛选，如成交量、K线形态等。
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. 选取较为合理的均线策略，如10日均线、20日均线等结合使用。

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，股票均价站在五日均线之上，并结合其他技术指标和基本面分析进行筛选，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 CLOSE >= MA(CLOSE,5)

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 = data.loc[data['close']>=data['5ma']]
    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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