(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、近一个月内有过涨停

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,近一个月内有过涨停。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要是基于股票价格和流动性的指标，筛选出振幅大于1、今日控盘＞21且近一个月内有过涨停的股票。这种选股逻辑旨在寻找短期内有反弹和上涨趋势的个股。这种策略可能适合想从短期交易中获利的投资者，但不适合长期投资者和价值投资者。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下潜在风险：

近一个月内有过涨停只是一个单一的指标，如果作为选股的唯一标准可能忽略了其他关键的财务数据和资金流的变化。
振幅和控盘是短期交易中价格波动和流动性的指标，可能会对股票的长期趋势甚至价值造成干扰和误导。
只根据过去的历史涨停来决策，可能会忽略当前股票的基本面变化和市场情况。

如何优化？

为了提高该选股逻辑的效率和可靠性，我们可以考虑以下优化：

将涨停历史作为历史数据之一考虑，同时结合其它更具参考价值的财务指标，如市盈率、市净率、股息率等。
考虑当前市场的动向和价格趋势，以更好地理解涨停产生的原因，准确找到符合该策略的股票。
综合运用数据挖掘和机器学习技术，基于大数据构建相应的模型，提高选股策略的效率和准确度。

最终的选股逻辑

根据以上分析，我们提出如下改进后的选股逻辑：

振幅大于1；
今日控盘＞21；
近一个月内至少有3次涨停。同时，考虑采用其他财务数据作为过滤因素，如市盈率、市净率、股息率等。

同花顺指标公式代码参考

C1 = IF(ABS(LOW/REF(LOW, 1)-1)>1, 1, 0);
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = SUM(MAX((CLOSE/REF(CLOSE, 1)-1), 0), 20) >= 3;
SELECTOR = C1*C2*C3;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));

python代码参考

import pandas_ta as ta

C1 = np.where(np.abs(ta.LOW()/ta.LOW().shift(1)-1)>1, 1, 0)
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY() > 0.21
C3 = ta.COUNT(ta.MAX(ta.CLOSE()/ta.CLOSE().shift(1)-1, 0), length=20) >= 3
selector = C1 * C2 * C3
result = np.argsort(np.argsort(selector))

        ## 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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