(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、2021年_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、2021年上市的股票标的。该策略旨在挑选出近期上市、波动较大、市场相对稳定的股票标的，以获得相应的投资收益。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动较大，有较高的投资收益机会；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票的市场态势相对稳定；
3. 选取2021年上市的股票，以捕捉近期上市的新股热度和市场关注度。

有何风险？

1. 追涨杀跌心理影响，可能买在高点，亏损风险较大；
2. 年报季节的市场波动可能对股票价格产生较大影响，存在较大风险。

如何优化？

1. 引入其他技术指标，如MA、BOLL等，并结合基本面数据综合选股，以提高选股成功率；
2. 结合市场整体趋势和环境，通过调整股票池和选取时间窗口的方式，适当减少风险。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、2021年上市的股票标的。在选股时结合多个因素，包括技术指标、基本面数据、市场热度等，综合考虑选股，以提高选股准确率和成功率。

同花顺指标公式代码参考

# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)

# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = MA(CLOSE, 10)
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10 * 0.95) & (OPEN < ma10 * 1.05), 1, 0)

# 选取2021年上市的股票
picks_start_date = REF(LISTDATE, 0) >= 20210101
picks_newly_listed = IF(picks_start_date, 1, 0)

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_newly_listed;
WriteIf(picks_stock, picks_stock, 0);

Python代码参考

# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())

# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
df['picks_ma10'] = ((df['open'] > ma10*0.95) & (df['open'] < ma10*1.05)).apply(lambda x: True if x else False)

# 选取2021年上市的股票
df['picks_start_date'] = df['list_date'] >= 20210101
df['picks_newly_listed'] = df['picks_start_date'].apply(lambda x: True if x else False)

# 输出选股结果
picks_ma10 = set(df[df['picks_ma10']]['ts_code'].tolist())
picks_newly_listed = set(df[df['picks_newly_listed']]['ts_code'].tolist())
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_newly_listed
print(picks_stock)

    ## 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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