(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、周线MA5金叉MA10_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，周线MA5金叉MA10。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以反映股票的市场波动情况，选股时可以挖掘出更具盈利潜力的股票。
2. 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出有一定涨幅但是未过度涨价的股票，同时具有较好的风险收益特点。
3. 周线MA5金叉MA10可以反映股票当前的走势趋势，确认股票的短期走势是否具有上升趋势。

有何风险？

1. 股票短期内出现大幅下跌的可能性较大，投资风险较高。
2. 选股逻辑过于依赖历史数据，不一定能够反映未来走势，存在市场预期的影响。
3. 短期的MA金叉可能存在虚假信号，需要结合其他指标进行分析。

如何优化？

1. 加入基本面分析，考虑公司财务状况、管理层能力、行业前景等因素。
2. 结合其他技术指标如相对强弱指标（RSI）、MACD等，进行更全面的分析。
3. 采用更加严谨的选股逻辑，例如加入过滤器、宽松时间限制等。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，周线MA5金叉MA10，并结合股票的基本面数据、技术指标及市场行情进行适当的调整。

同花顺指标公式代码参考

MA(C, 5) > MA(C, 10) AND REF(MA(C, 5), 1) <= REF(MA(C, 10), 1)

python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
    df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
    df_weekly = df.resample('W').last()
    df_weekly['MA5'] = df_weekly['收盘价'].rolling(5).mean()
    df_weekly['MA10'] = df_weekly['收盘价'].rolling(10).mean()
    df_weekly = df_weekly[df_weekly['MA5'] > df_weekly['MA10']]
    return df_weekly

    ## 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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