(supermind)振幅大于1、前25天有涨停、20日均线大于120日均线_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、前25天至少有1次涨停，20日均线大于120日均线，进入待投资池。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较大，可能存在较大涨幅和收益；
2. 前25天至少有1次涨停的股票代表市场对该股票认可度较高，市场情绪可能较好；
3. 20日均线高于120日均线表明股票处于上升趋势，有望继续上涨；
4. 综合以上三个指标，筛选出波动性较大、市场认可度较高且处于上升趋势的企业，能够为投资者带来收益。

有何风险？

1. 选股结果基于历史数据，未必能够准确预测未来股票表现；
2. 忽略了更多维度的因素，可能造成筛选偏差。

如何优化？

1. 考虑更多选股因素，例如量价因素、资金流入等因素；
2. 增加技术指标，确认趋势是否稳定；
3. 动态调整并优化选股策略。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停，20日均线大于120日均线的股票进入待投资池。

同花顺指标公式代码参考

// 振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
// 前25天至少有1次涨停
COND2:=REF(HIGH=LOW AND HIGH/REF(CLOSE,1)>1.097, COUNT-1)>(COUNT-25);
// 20日均线大于120日均线
MA1:=MA(CLOSE,20);
MA2:=MA(CLOSE,120);
COND3:=MA1>MA2;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);

Python代码参考

import pandas as pd
import akshare as ak
from datetime import datetime, timedelta
from talib import abstract

def get_trade_data(stock_code):
    stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
    stock_df.rename(columns={"日期":"date","开盘":"open","最高":"high","最低":"low","收盘":"close","成交量":"volume","成交额":"amount", "竞买价": "bid", "竞卖价": "ask", "竞买量":"bid_volume", "竞卖量":"ask_volume", "流通市值":"CIRC"}, inplace=True)
    stock_df.sort_values("date", ascending=True, inplace=True)
    # 振幅大于1
    cond1 = (stock_df['high'] - stock_df['low']) / stock_df['low'] > 0.01
    # 前25天至少有1次涨停
    cond2 = (stock_df['high'] == stock_df['low']) & (stock_df['high'] / stock_df['close'].shift(1) > 1.097)
    # 20日均线大于120日均线
    ma1 = abstract.MA(stock_df, timeperiod=20)
    ma2 = abstract.MA(stock_df, timeperiod=120)
    cond3 = ma1 > ma2
    # 综合条件
    basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
    df = stock_df.loc[basic_cond].sort_values('close', ascending=False).reset_index(drop=True)
    return df

def select(df):
    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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