问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、开盘价在十日线左右。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样基于技术面和市值方面对股票进行筛选，振幅和规模可以维持股票的基本面稳定，而开盘价在十日线左右可以反应出股票的净流入和热度。但是，该选股逻辑仍存在一定的弊端和风险。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 技术面指标单一，可能会忽略到其他因素对股票的影响；
- 基于市值进行股票筛选，需要考虑国家政策、行业发展等因素的影响；
- 开盘价在十日线左右并不是十分精准的判断股票涨势的方法，股票随时可能发生逆转。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 关注更全面的指标，包括基本面、量价关系等；
- 加入强制性因素，比如防止投机股票等；
- 同时考虑股票的短期和长期表现，更加全面地评估股票。
最终的选股逻辑
综合以上考虑和分析，我们对该选股逻辑进行了修改和优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 当日开盘价在前十日平均线上下，且超过5个交易日涨幅超过5%。
我们建议，在使用该选股策略时，应该结合自己的实际需求和风险承受能力进行具体操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
select (
/* 振幅大于1 */
high/low-1>=0.01,
/* 规模2亿以上 */
mkt_cap>2e8,
/* 开盘价在前十日平均线上下 */
(open/ma10-1)>=-0.05 and (open/ma10-1)<=0.05,
) order by code asc
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票数据和财务数据
k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20200101', end_date='20210831', adj='qfq')
ma_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20200101', end_date='20210930', adj='qfq')
today_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20211011', end_date='20211011', adj='qfq')
# 计算当日开盘价在前十日平均线上下的情况
ma10 = ma_data.iloc[-10:]['close'].mean()
today_open = today_data.iloc[0]['open']
within_ma10 = -0.05 <= today_open / ma10 - 1 <= 0.05
# 根据选股逻辑挑选符合条件的股票
if 1 <= (k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] - 1) * 100 <= 100 \
and k_data.iloc[-1]['total_mv'] > 2 * 1e8 \
and within_ma10 \
and k_data.iloc[-5]['pct_chg'] > 5:
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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