(supermind)振幅大于1、北京A股除外、今日上涨_1主板

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1%，北京A股除外，今日上涨幅度大于1%的主板股票。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑股票的波动性和短期涨势，通过筛选出涨势好、风险低的股票进行投资。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

可能会选择市值较小、流通性较差的股票，交易风险较高；
可能只关注了短期的波动和涨势，忽略了公司的业绩以及行业的发展状况等因素。

如何优化？

为了改进该选股策略，可以考虑以下方面：

将振幅、涨势与股票市值、流通性等因素结合，同时考虑股票的风险收益比，避免过多地承担风险。
综合考虑公司的基本面因素，包括财务状况、行业前景等因素；
添加其它市场指标，如资金流向等，来辅助股票的选取。

最终的选股逻辑

经过改进后的选股逻辑如下：

排除北京A股，非中国大陆等区域的股票；
振幅大于1%；
今日上涨幅度大于1%；
选取主板股票。

同花顺指标公式代码参考

选股逻辑的同花顺指标公式如下：

振幅：ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01;

非北京A股和非中国大陆：BOARD_MAIN!='中国大陆' AND AREA!='北京';

今日上涨幅度大于1%：CLOSE/REF(CLOSE, 1)>1.01;

主板股票：BOARD_MAIN='主板';

选股公式:振幅 AND 非北京A股和非中国大陆 AND 今日上涨幅度大于1% AND 主板股票;

python代码参考

选股逻辑的python代码如下：

def tech_picker(context):
    # 非北京A股和非中国大陆
    exc_stocks = context.exc_stocks[(context.exc_stocks.board_main != '中国大陆') & (context.exc_stocks.area != '北京')]
    # 振幅大于1%
    narrow_stocks = exc_stocks[((exc_stocks.high / exc_stocks.low) - 1) > 0.01]
    # 今日上涨幅度大于1%
    upward_stocks = narrow_stocks[narrow_stocks.close / narrow_stocks.pre_close > 1.01]
    # 选取主板股票
    main_board_stocks = upward_stocks[upward_stocks.board_main == '主板']
    
    # 加入技术指标
    selected = ts.pro_bar(main_board_stocks.code.tolist(), adj='hfq')['data']
    selected['ma5'] = ta.SMA(selected.close.values, timeperiod=5)
    selected['ma10'] = ta.SMA(selected.close.values, timeperiod=10)
    selected['macd'], selected['macdsignal'], selected['macdhist'] = ta.MACD(selected.close.values)
    selected = selected.dropna()
    
    # 选出满足条件的股票代码
    return selected[selected.close == ts.HHV(selected.high, 2)].index.tolist()

    ## 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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