(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、开盘价在十日线左右_

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，开盘价在十日线左右。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以表示市场波动性，意味着更高的风险和收益机会。
2. 筛选10日涨幅大于0小于35的股票，可以避免选择过度涨价的股票，但仍有一定的风险。
3. 参考十日线可以判断股票的短期趋势，开盘价在十日线左右可能会有较好的买入时机。

有何风险？

1. 十日线作为技术分析指标的一部分，有一定的滞后性。
2. 仅依靠短期涨幅和十日线来筛选股票可能会忽略其他重要的因素，存在一定风险。
3. 历史表现不代表未来表现，存在选股风险。

如何优化？

1. 结合其他技术指标进一步调整选股条件，如RSI、MACD等。
2. 注意多样化投资，避免过分集中于某一品种或板块。
3. 谨慎对待单一指标的使用，结合多方面因素进行判断。

最终的选股逻辑

选股逻辑包括振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，开盘价在十日线左右的股票。

同花顺指标公式代码参考

YEB AND (CLOSE > MA(C, 10)) AND ((HIGH - LOW) / REF(C, 1) > 0.01) AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10) - 1 > 0) AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10) - 1 < 0.35)

python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    df['ma10'] = df['收盘价'].rolling(window=10).mean()
    df = df[(df['股票价格'] > df['ma10'] * 0.95) & (df['股票价格'] < df['ma10'] * 1.05)]
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
    df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
    df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
    return df

    ## 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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