(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、规模2亿以上_

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，规模2亿以上的股票。

选股逻辑分析

1. 选择振幅大于1的股票可以反映市场波动情况，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. 规模2亿以上的股票可以反映出较好的企业实力，同时可以获得相对的流动性。

有何风险？

1. 股票价格大幅波动或市场行情不佳，可能导致选出的股票造成极大的波动率，高风险的股票投资。
2. 实际企业业绩和财务报告以及市场行情均有较大的影响，需要积累较多的知识和经验才能投资有效地选股。

如何优化？

1. 将选股范围扩大，加入其它更有意义的指标或利用大数据技术进行选股，来提高选股策略的准确率。
2. 建立一个完善的信息库，通过查阅公司的基本面数据和财务数据，进行更全面、全方位的选股和分析。

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，规模2亿以上的股票。同时应当确保企业基本面和财务状况等因素。最终选股主要应根据多种因素而非凭空预测或盲目从众。

同花顺指标公式代码参考

(C - O) / O > 0.01 AND ABS(REF(CLOSE,10)/CLOSE-1)<0.35 AND MCAP >= 2 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['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[df['总市值'] >= 2]
    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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