(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、昨日主力控盘_

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，昨日主力控盘。

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. 昨日主力控盘可以反映股票的主力资金流向和市场需求，选股时可以挖掘出有较强市场需求的股票。

有何风险？

1. 可能会受到个别股票被投机者恶意炒作或其他不可抗力因素的影响，而造成选股效果不佳。
2. 股票的主力资金流向并不能保证股票的未来涨跌表现，无法完全避免个别股票存在意外风险。

如何优化？

1. 引入更多的技术指标和基本面数据，如均线、成交量、市净率、市盈率等，多维度地评估目标股票的投资价值。
2. 改变选股逻辑，选取较低风险、稳定回报的股票。
3. 采用风险控制策略，控制单一股票的占比、买入时机和卖出时机，以降低风险。

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，昨日主力控盘，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

(C - O) / O >= 0.03 AND  COUNT(IF(REF(ABS((C - O) / O), 1), ABS((C - O) / O),0)=0, 1)>0 AND REF(INTSKYSELLVOL,1)>REF(INTSKYSELLVOL,2) AND INTSKYSELLVOL>0 

python代码参考

import talib
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[ak.stock_zh_a_hist_sina(symbol=df['股票代码'].tolist()[0], adjust="qfq")['主力流入'] > 0]
    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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