(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、dea上涨_

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、DEA上涨。该策略旨在寻找短期内波动较大且处于调整期的股票，同时关注MACD指标的趋势。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明短期内波动较大；
2. 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
3. DEA上涨表明MACD指标处于上升趋势，有参考价值。

有何风险？

1. 该策略关注较短期的波动和趋势，忽略了一些长期的基本面因素；
2. MACD指标的预测能力有限，可能出现所谓的“错杀”。

如何优化？

1. 结合其他技术面和基本面因素，如市盈率、市净率等指标，多角度观察股票的情况；
2. 可以考虑增加其他技术指标，如KDJ等，作为参考。

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、DEA上涨。该策略旨在寻找短期内波动较大且处于调整期的股票，同时关注MACD指标的趋势。

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)

# MACD指标
dea = EMA((2 * CLOSE + HIGH + LOW) / 4, 9)
picks_dea = IF(CROSS(dea, MA(dea, 12)), 1, 0)

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_dea
picks_final = SortBy(picks, VOL, descending=True)

# 输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 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)
picks_ma10 = set(df[df['picks_ma10']]['ts_code'].tolist())

# MACD指标
df['ema12'] = df['close'].ewm(span=12).mean()
df['ema26'] = df['close'].ewm(span=26).mean()
df['dea'] = (df['ema12'] - df['ema26']).ewm(span=9).mean()
df['picks_dea'] = ((df['dea'] > df['dea'].shift(1)) & (df['dea'].shift(1) < df['dea'].shift(2))).apply(lambda x: True if x else False)
picks_dea = set(df[df['picks_dea']]['ts_code'].tolist())

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_dea

# 输出选股结果
print(picks)

    ## 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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)