(supermind)振幅大于1、前25天有涨停、昨日股价大于250日均线_

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停以及昨日收盘价大于250日均线的股票进入待投资池。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较大，有较大概率出现较高的涨幅；
2. 前25天至少有1次涨停代表该股票走势特征突出且市场认可度高；
3. 昨日收盘价大于250日均线代表该股票处于上涨趋势，具有投资价值；
4. 选股策略综合考虑了技术面和基本面的因素，可以较好地辅助股票投资决策。

有何风险？

1. 公司经营状况不佳，净利润同比下降，导致选出的股票出现较大波动；
2. 股市行情不佳，导致选出的股票涨幅不如预期；
3. 技术面因素不能完全反映公司业绩，需要结合基本面分析。

如何优化？

1. 加入更多的技术指标，如MACD、KDJ等，增加选股精准度；
2. 结合公司基本面分析，评估股票成长性和价值投资潜力；
3. 对选股结果进行风险控制，控制单只股票投资比例，增加投资组合的多样性。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停以及昨日收盘价大于250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:=BARSSINCE(HIGH=REF(MAX(HIGH,1),1))/COUNT>=1 AND (BARSSINCE(CLOSE=REF(MAX(HIGH,1),1))/COUNT>COUNT-25);
// 收盘价大于250日均线
MA250:=MA(CLOSE，250);
COND3:=CLOSE>REF(MA250,1);
// 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
import talib

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"}, 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)
    # 收盘价大于250日均线
    ma250 = talib.MA(stock_df['close'], timeperiod=250)
    cond3 = stock_df['close'] > ma250.shift(1)
    # 综合条件
    basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
    df = stock_df.loc[basic_cond].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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