(supermind)振幅大于1、北京A股除外、周K线上穿30周线

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，周K线上穿30周线。

选股逻辑分析

该选股策略采用技术分析的方法，结合了振幅和周K线趋势以寻找投资机会。选股逻辑的实现过程为：

首先排除北京A股，缩小股票范围；
振幅大于1%的股票可能存在波动性较大的机会，被纳入选股池中；
通过技术分析，筛选出周K线上穿30周线的股票。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

选股过程依赖于技术分析，可能存在虚假信号的情况；
过于强调趋势的重要性，可能会忽略股票本身的价值；
振幅较大的股票可能存在高风险，对于投资者的风险承受能力要求较高。

如何优化？

为了改善以上风险，可以考虑以下方面：

丰富投资决策的信息来源，综合考虑基本面、市场情绪等因素；
更加科学地利用技术分析，排除虚假信号；
合理控制风险，不将过大的风险放在单一股票上。

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%的股票；
周K线上穿30周线的股票。

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：

公式1：BOARD_MAIN!='中国大陆' AND AREA!='北京';

公式2：ABS((HIGH / LOW) - 1) > 0.01;

公式3：CROSSOVER(WEEKS(CLOSE, 30), WEEKS(MA(CLOSE, 30), 30)) > 0;

选股公式：公式1 AND 公式2 AND 公式3;

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)]
    
    # 周K线上穿30周线
    ma_30 = narrow_stocks.ma(factor=['close'], timeperiod=30, matype=0, price='close')
    traffic_line = narrow_stocks.price.groupby(level=0).agg(['last'])
    flag = (traffic_line['last'] > ma_30['MA']).rolling(window=2).apply(lambda x: x[0] < x[1]).fillna(False)
    
    # 选出满足条件的股票代码
    return list(flag[flag].index)

    ## 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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