(supermind)振幅大于1、60开头的股票、9点25分涨幅小于6%_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，9点25分涨幅小于6%的个股。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高，选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
2. 9点25分涨幅小于6%可以加强风险控制，规避爆炸性涨幅的风险。

有何风险？

1. 只选择波动性较高和9点25分涨幅较小的股票，容易忽略其他具备潜力的个股。
2. 股票市值波动较大，流通市值不稳定，可能影响个股的投资价值。

如何优化？

1. 可以结合其他指标，如市场行情、财务数据等进行筛选。
2. 可以考虑引入行业分析和基本面分析等方式进行筛选，提高有效性和稳定性。
3. 可以使用机器学习和深度学习等模型优化策略，提高有效性和稳定性。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，9点25分涨幅小于6%的个股。

同花顺指标公式代码参考

//选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，9点25分涨幅小于6%的个股。
COND1:= (HIGH-LOW)/OPEN > 0.01 AND LEFT(CODE,2) = '60';
COND2:= (REF(CLOSE,1)/REF(CLOSE,0)-1)*100 < 6;
CONDITION:= COND1 AND COND2;
//按涨幅排行
SORTFIELD:= (REF(CLOSE,1)/REF(CLOSE,0)-1)*100;
SIGNAL:= SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);

Python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    #振幅大于1，60开头的股票
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
    df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
    #9点25分涨幅小于6%
    df = df[(df['收盘价'] / df['昨收价'] - 1) * 100 < 6]
    #按涨幅排行
    df = df.sort_values(by='收盘价', 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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