(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、量比大于1

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，量比大于1.5、量比小于6。

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. 量比可以表示股票交易量与历史平均交易量之比，选择量比大于1.5、量比小于6的股票，防止选择异常交易量的股票。

有何风险？

1. 数据不全、数据质量差等问题可能会影响选股结果。
2. 此选股策略依赖于历史数据，对于未来市场表现的准确性并无保证。

如何优化？

1. 结合其他技术指标进一步调整选股条件，如均线、市净率等。
2. 注意多样化投资，避免过分集中于某一品种或板块。
3. 可以进行回测和模拟交易，优化选股策略。

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，量比大于1.5、量比小于6。

同花顺指标公式代码参考

C > REF(C, 1) AND ((HIGH - LOW) / REF(C, 1) > 0.01) AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10) - 1 > 0) AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10) - 1 < 0.35) AND (VOLUME_RATIO > 1.5 AND VOLUME_RATIO < 6)

python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    df = df[(df['股票价格'] > df['收盘价'].shift(1))]
    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)]
    vol_ratio = df['成交量'] / df['成交量'].rolling(20).mean()
    df = df[(vol_ratio > 1.5) & (vol_ratio < 6)]
    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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