(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、按个股热度从大到小排序名_

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，按个股热度从大到小排序名。

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. 按个股热度从大到小排序名，可以挖掘出市场热度较高的股票，具有更好的投资机会。

有何风险？

1. 过度追求市场热度导致错失较好的投资机会。
2. 对市场热度的判断不能够反映公司的真实价值，需要加以结合其他的指标判断。

如何优化？

1. 合理结合多种指标，如市盈率、市净率、PEG等财务指标，同时结合技术指标如均线等，多维度考量股票的投资价值。
2. 可以加入研究公司基本面数据、行业前景等因素，加深对股票的了解，减少投资风险。

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，在满足条件的股票中按个股热度从大到小排序名，综合考虑多个指标，投资价值更加全面。

同花顺指标公式代码参考

(C - O) / O >= 0.03 AND  COUNT(IF(REF(ABS((C - O) / O), 1), ABS((C - O) / O),0)=0, 1)>0 AND PE > 0 AND 1 ORDER BY hot DESC

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 = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
    df = df[df['PE'] > 0]
    df = df.sort_values(by='热度指数', ascending=False)
    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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