(supermind)振幅大于1、反包、今日控盘＞21

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,反包,今日控盘＞21。

选股逻辑分析

该选股逻辑综合运用了波动性和基本面指标进行筛选。通过考虑振幅、反包和今日控盘等因素，筛选出具有较大波动性和良好基本面的股票，具有一定的筛选能力。

有何风险？

该选股策略考虑了股票的波动性和基本面情况，然而仅依靠短时间控盘率可能无法判断股票的真实价值和未来发展趋势，而且选股策略只考虑当前情况，不能够预测未来走势，有一定不确定性，在实际操作中需要注意风险控制。

如何优化？

可以考虑在选股策略上加入其他技术指标及基本面因素等，以筛选更加合适的股票。例如可以考虑加入MACD、RSI、财务指标等其他较具代表性的股票指标，结合选股策略进行更加全面的分析和判断。同时可以采用多重判断模型，从多个角度进行判断，以避免单指标所带来的不确定性。

最终的选股逻辑

在以上分析基础上，提出完善后的选股逻辑：

振幅大于1；
近3天内出现反包形态；
今日控盘率大于21%。

同花顺指标公式代码参考

以下是该选股策略在通达信中的指标公式代码：

F01: (HIGH/LOW - 1) > 0.01; // 振幅大于1
F02: NOT(SIGN(CLOSE - REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03: (C / ((HIGH + LOW) / 2)) > 1.21; // 今日控盘率大于21%
FILTER: F01 AND F02 AND F03;
SELECT(IF(1, 1, 0), "选股"); // 输出选中的股票

python代码参考

以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：

# 数据预处理部分
close = dv.get_ts('close', symbol=symbols)
high = dv.get_ts('high', symbol=symbols)
low = dv.get_ts('low', symbol=symbols)
volume = dv.get_ts('volume', symbol=symbols)
today_share = volume.iloc[:, -1] / (high.iloc[:, -1] + low.iloc[:, -1]) * 100

# 计算技术指标
amp = (close / close.shift(1) - 1).abs() > 0.01
ta_func_renko = Ta('CDLTRISTAR', 0, dv.get_ts('open', symbol=symbols), high, low, close)
rt_filter = (ta_func_renko == 100)
rt_filter = rt_filter.iloc[:, :-1].sum(axis=1) > 0

selected_stocks = ((amp & rt_filter) & (today_share > 21)).sort_values(ascending=False)

return selected_stocks.index.tolist()

通过振幅、反包和今日控盘 rate 等因素来进行筛选，以筛选出高质量股票。

    ## 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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