(supermind)振幅大于1、昨天3连板、昨天换手率＞8%

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1，昨天3连板，昨天换手率＞8%。

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；
昨天换手率大于8%，说明市场对该标的的投资热度较高。

有何风险？

该选股策略存在以下风险：

偏重技术面分析，忽略了基本面的因素；
昨天的换手率可能受到特定事件的影响，如公司公告等，存在短期性因素。

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：

加入基本面指标，如PE、PB等，降低投资风险；
对满足买入条件的标的进一步筛选，如选取潜在母鸡股，避免踩雷的风险；
增加筛选条件，如将换手率与平均值比较，排除过热股。

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；
昨天换手率大于8%且小于20%；
10日均线上穿30日均线。

其中，10日均线和30日均线的计算方式均为简单移动平均线（SMA）。

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(VOL,1)/REF(VOLMA(VOL,10), 1) >= 0.8 AND
REF(VOL,1)/REF(VOLMA(VOL,10), 1) <= 2 AND
CROSS(MA(C, 10), MA(C, 30)) == 1 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['volume'].shift(1) / df['volume'].rolling(window=10).mean().shift(1)) >= 0.8) & ((df['volume'].shift(1) / df['volume'].rolling(window=10).mean().shift(1)) <= 2)
    C4 = (df['close'].rolling(window=10).mean() > df['close'].rolling(window=30).mean()) & (df['close'].shift(1).rolling(window=10).mean() <= df['close'].shift(1).rolling(window=30).mean())

    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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