(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、（昨日换手率_（今日竞价成交量

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，（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））大于0.5小于2。

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. 应用昨日换手率乘以竞价成交量与昨日成交量进行对比，可以反映股票的活跃程度。

有何风险？

1. 过于依赖过去的数据，不一定能够反映未来走势，存在市场预期的影响。
2. 计算方法容易受到特殊情况影响而失真，例如假日交易日数不同等。

如何优化？

1. 加入基本面分析，考虑公司财务状况、管理层能力、行业前景等因素。
2. 选择更准确的指标来衡量股票的活跃程度，例如市场成交率等。
3. 采用更加严谨的选股逻辑，例如加入过滤器等。

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，（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））大于0.5小于2，并结合股票的基本面数据、技术指标及市场行情进行适当的调整。

同花顺指标公式代码参考

VOL() > REF(VOL(), 1) * 0.5 AND VOL() < REF(VOL(), 1) * 2

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['换手率比例'] = df['昨日换手率'] * df['竞价成交量'] / df['昨日成交量']
    df = df[(df['换手率比例'] > 0.5) & (df['换手率比例'] < 2)]
    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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