(supermind)振幅大于1、昨天3连板、圆弧形

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1，昨天3连板，圆弧形。

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；
圆弧形，表明市场对该标的的交易量相对较为平衡。

有何风险？

该选股策略存在以下风险：

圆弧形并不能完全代表买卖双方力量的平衡程度，存在一定的主观判断；
忽略了基本面的因素，可能存在资产被定价过高的可能性。

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：

增加基本面指标，如PE、PB等，降低投资风险；
增加其他技术指标，如RSI、MACD等，提高选股的准确性。

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；
近7天内，最低价、收盘价、最高价形成圆弧型，且最低价和最高价之间的角度不小于150度；
PE小于50。

其中，圆弧形的计算需要使用本地数据进行计算。

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
ARC(C, L, H, 7, 150) = 1 AND
PE < 50 AND
MARKET == SH
, 0)

其中，ARC(C, L, H, 7, 150)表示计算最近7天中，最低价、收盘价、最高价所形成的图形是否符合圆弧形。

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)
    quote = api.get_quote(symbol)
    df = pd.DataFrame(klines)

    # 计算圆弧形
    C1 = ((df['high'] - df['low']) == 4 * (df['close'] - df['low']) / 3 - (df['close'] - df['open']) / 3)
    C2 = ((df['high'] - df['low']) == 4 * (df['close'] - df['low']) / 3 + (df['close'] - df['open']) / 3)
    C3 = ((df['high'] - df['low']) == 4 * (df['close'] - df['high']) / 3 - (df['close'] - df['open']) / 3)
    C4 = ((df['high'] - df['low']) == 4 * (df['close'] - df['high']) / 3 + (df['close'] - df['open']) / 3)
    selector = ((C1 | C2 | C3 | C4) & (df['low'] != df['high']))
    selector = selector.rolling(window=7, min_periods=4).apply(lambda x: pd.Series(x).corr(pd.Series(list(range(4)))), raw=False)
    selector = selector.iloc[-1] >= 0.9

    # 其他指标
    PE = quote['pe']
    C5 = (PE < 50)

    # 总筛选
    selector = selector & C5
    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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)

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