(supermind)振幅大于1、昨天3连板、9点25分涨幅小于6%

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1，昨天3连板，9点25分涨幅小于6%。

选股逻辑分析

该选股逻辑通过以下几个方面来筛选标的：

振幅大于1，以过滤市场活跃且波动比较剧烈的个股；
昨天3连板，表明市场对该标的的买入态势较为明显；
9点25分涨幅小于6%，有利于筛选出涨势相对平稳的标的，减小了投资风险。

有何风险？

该选股策略存在以下风险：

涨幅的衡量只考虑了9:25分的情况，没有考虑到全天的涨跌情况；
对3连板的筛选可能导致存在短期炒作的标的被选中而忽略了具有良好长期价值的标的；
偏重技术面分析，忽略了基本面的因素。

如何优化？

为了优化该选股逻辑的准确性，可以考虑以下方案：

可以加入具有长期价值的标的，如连续多年稳定盈利的公司等；
对选股因素细化，考虑加入其他技术分析指标和基本面指标；
加入风险控制视角，对不同的股票加入风险评级，防止因股票的风险而影响策略的准确性。

最终的选股逻辑

改进后的选股逻辑如下：

振幅大于1；
昨天3连板；
9点25分涨幅小于6%且大于-3%；
相对强势指标RSI(14)大于等于50。

其中，相对强势指标RSI(14)计算方式为：RSI(14) = 100 - [100 / (1 + RS)]，其中RS的计算方式为：RS = N日内收盘涨数之和 / N日内收盘跌数之和。

同花顺指标公式代码参考

该选股逻辑的通达信指标公式如下：

FILTER(
ABS((HIGH-LOW)/REF(C,1)) >= 0.01 AND
REF(C,1) < REF(C,2) AND
REF(HIGH,1)/REF(C,1)-1 >= -0.03 AND
REF(HIGH,1)/REF(C,1)-1 <= 0.06 AND
RSI(C, 14) >= 50 AND
MARKET == SH
, 0)

python代码参考

import pandas as pd
from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("YOUR_ACCOUNT", "YOUR_PASSWORD"))

symbol_list = ["SHFE.rb2101", "DCE.i2101"]
for symbol in symbol_list:
    klines = api.get_kline_serial(symbol, 24 * 60 * 60, data_length=500)
    df = pd.DataFrame(klines)

    C1 = (df['high'] - df['low'] >= 0.01 * df['close'].shift(1))
    C2 = (df['close'].shift(1) < df['close'].shift(2)) & (df['close'].shift(2) < df['close'].shift(3))
    C3 = ((df['high'].shift(1) / df['close'].shift(1) - 1) <= 0.06) & ((df['high'].shift(1) / df['close'].shift(1) - 1) >= -0.03)
    C4 = (df['rsi_14'] >= 50)

    selector = (C1 & C2 & C3 & C4).astype(int)
    result = df[selector == 1].sort_values(by='amount', ascending=False).index.tolist()

    ## 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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