(supermind)振幅大于1、60开头的股票、周线MA5金叉MA10_

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，周线MA5金叉MA10。

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. 周线MA5金叉MA10可以筛选出短期和长期趋势同时向好的股票。

有何风险？

1. 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。
2. 选取60开头的股票可能会忽略其他市场中较好的股票。
3. MA5和MA10指标为趋势指标，不能充分反映股票的基本面情况。

如何优化？

1. 可以加入其他技术指标和基本面数据，综合考虑。
2. 可以根据不同市场的投资特点和趋势，进行不同的选股策略。
3. 可以增加风控策略，避免过度波动性导致的亏损。

最终的选股逻辑

振幅大于1、60开头的股票，周线MA5金叉MA10。

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;
//MA5金叉MA10
MA5:=MA(CLOSE,5); 
MA10:=MA(CLOSE,10); 
COND3:=CROSS(MA5,MA10); 
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);

Python代码参考

import akshare as ak
import talib
import datetime

today = datetime.date.today()
last_friday = today - datetime.timedelta(days=today.weekday()) - datetime.timedelta(days=3)

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']
    #MA5金叉MA10
    df['ma5'] = talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=5)
    df['ma10'] = talib.MA(df['收盘价'], timeperiod=10)
    df['ma5_gt_ma10'] = df['ma5'] > df['ma10']
    df['ma5_xr_ma10'] = df['ma5'] > df['ma10'].shift(1)
    df = df[(df['ma5_gt_ma10']) & (df['ma5_xr_ma10'])]
    
    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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