(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、高点为两日最高_

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，高点为两日最高。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表示该股票波动较大，市场情绪波动可以带来更高的盈利潜力。
2. 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出具有一定涨幅但未涨过度的股票，具有较好的风险收益特点。
3. 选择高点为两日最高可以捕捉股票的价格走势，对股票涨势的判断更为准确。

有何风险？

1. 只选取高点为两日最高的股票可能存在获取数据的延迟性和不稳定性，需要注意数据来源的可靠性。
2. 振幅大的股票存在较大的风险，需要注意风险控制。

如何优化？

1. 可以通过综合考虑更多的技术指标如均线，MACD等来判断股票的走势和趋势。
2. 可以根据行业研究、基本面分析和公司经营情况等因素来评估个股的投资价值，从而筛选更具有投资价值的股票。

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，高点为两日最高。

同花顺指标公式代码参考

变盘日最高价 := MAX(HIGH,3);
第二高 := REF(MAX(HIGH,3),1);
第三高 := REF(MAX(HIGH,3),2);
COND1 := (变盘日最高价 > 第二高) AND (变盘日最高价 > 第三高);
RESULT := COND1;
SIGNAL := RESULT > 0;

Python代码参考

import akshare as ak
import talib
import pandas as pd

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.sort_values(by='最高价', ascending=False)
    df = df[df['最高价'] == df['最高价'].rolling(window=2).max()]
    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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