(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、机构动向大于0_

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，机构动向大于0。

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. 机构动向大于0可以反映出机构对该股票的投资情况，选股时可以挖掘出受机构青睐的标的。

有何风险？

1. 机构动向是指机构资金的流入流出状况，但并不能完全代表该股票的投资价值，需要结合其他因素进行分析。
2. 选股逻辑泛指，需要对指标标准和权重进行再次衡量，以免产生误导和决策偏差。

如何优化？

1. 可以引入其他技术指标和基本面指标，如MACD、RSI、资产负债率等指标，构建更全面、更准确的选股指标体系。
2. 可以结合市场热点和板块轮动，通过大数据分析挖掘更具有投资价值的股票。
3. 做好风险控制，合理分配资金，规避市场风险。

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，机构动向大于0。

同花顺指标公式代码参考

待更新。

python代码参考

import akshare as ak
import talib

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['机构动向'] =  df['5日机构资金净流入']/ df['5日总资金净流入']
    df = df[df['机构动向'] > 0]
    close = df['收盘价'].values
    df = df[(df['流通市值'] > 50) & (df['流通市值'] < 100)]
    df = df.sort_values(by=['涨跌幅乘超大单净量'], 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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