(supermind)振幅大于1、60开头的股票、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之1

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，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高，有大的盈利潜力。
2. 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
3. 近25个交易日有单日涨幅大于等于10%表明该股票短期买入后可能有收益空间。

有何风险？

1. 只依赖技术分析可能会忽略其他基本面因素的影响。
2. 短期单日涨幅大可能是市场投机，不具有持续性。

如何优化？

1. 拓展选股策略，结合其他技术分析指标和基本面因素进行综合分析。
2. 结合长期趋势分析，选择具有良好业绩和发展前景的公司股票。
3. 不仅仅依赖单一指标，设立多重筛选条件，选出具有多种优势的个股。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。

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,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
VAR2:=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>=0.01
VAR3:=LEFT(CODE,2)='60'
VAR4:=HIGH/REF(CLOSE,1)-1>=0.1 AND COUNT(HIGH/REF(CLOSE,1)-1>=0.1,25)>=1;
CONDITION:=VAR2 AND VAR3 AND VAR4;
//按总市值排序
SORTFIELD:=TCAP;
SIGNAL:=SORTBY(SORTFIELD,1,CONDITION);

Python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    start_date = '2021-01-01'
    end_date = '2021-12-31'
    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']
    df = df[df.groupby('股票代码')['涨跌幅'].apply(lambda x: (x >= 0.1).rolling(25).sum().max() >= 1)]
    df = df[df['交易日期'] >= start_date]
    df = df.sort_values(by=df['总市值'])
    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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