(supermind)振幅大于1、60开头的股票、今日均线向上发散_

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，今日均线向上发散。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高。
2. 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
3. 均线向上发散表示当前股票价格处于上涨趋势。

有何风险？

1. 只考虑均线向上发散可能会忽略其他有潜力的股票。
2. 振幅大的股票并不一定走势良好，需要综合考虑其他投资指标。

如何优化？

1. 可以加入其他市场表现、基本面等因素进行筛选。
2. 可以选择涨幅、换手率等指标与均线趋势结合判断市场热度。
3. 可以对时间参数进行调整，如今日换成近3日或近1周等，获得更优的筛选效果。

最终的选股逻辑

振幅大于1、60开头的股票，今日均线向上发散。

同花顺指标公式代码参考

//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
//60开头的股票
COND2:=LEFT(CODE,2)=60;
//均线向上发散
MA5:SMA(CLOSE,5);
MA10:SMA(CLOSE,10);
MA60:SMA(CLOSE,60);
COND3:=MA5>MA10 AND MA10>MA60;
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION,1);

Python代码参考

import akshare as ak
import datetime

today = datetime.date.today()
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)

def select(df):
    #振幅大于1
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
    #60开头的股票
    df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
    #均线向上发散
    df['MA5'] = df['收盘价'].rolling(5).mean()
    df['MA10'] = df['收盘价'].rolling(10).mean()
    df['MA60'] = df['收盘价'].rolling(60).mean()
    df = df[(df['MA5'] > df['MA10']) & (df['MA10'] > df['MA60'])]
    return df[df['交易日期'] == today.strftime('%Y-%m-%d')]

    ## 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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