(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、现量大于1万手

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，现量大于1万手，开盘价高于昨日收盘价。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以表示市场波动性，意味着更高的风险和收益机会。
2. 筛选10日涨幅大于0小于35的股票，可以避免选择过度涨价的股票，但仍有一定的风险。
3. 筛选现量大于1万手意味着有较大的买卖需求。
4. 高开可以表示市场对该股票的看好程度。

有何风险？

1. 策略的优化仍需较多实证研究，不能保证选出的股票一定收益。
2. 可能存在市场利好或利空因素导致股价出现异常波动，选股逻辑的预测能力会受到影响。
3. 过度偏重于技术分析，忽略了公司财务和基本面数据等多方面因素，可能存在较大风险。

如何优化？

1. 应将技术分析和基本面分析结合起来，以更全面的方式评估股票的潜在盈利能力和风险。
2. 在选股逻辑中加入市场情绪指标等因素，以更好地反映买卖需求和市场看好程度。

最终的选股逻辑

选股逻辑包括振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，现量大于1万手，开盘价高于昨日收盘价。同时，应将技术分析与基本面分析结合起来，以更全面地评估股票的潜在盈利能力和风险。

同花顺指标公式代码参考

C >= DAYAGO(C, 1) AND O > DAYAGO(C, 1) AND VOL > 10000 AND (O - DAYAGO(C,1)) / DAYAGO(C, 1) > 0.01 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['收盘价'].shift(1) > 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['成交量'] > 10000]
    df = df[(df['开盘价'] - df['收盘价'].shift(1)) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
    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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