(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、七连阴_

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、七连阴。该策略旨在寻找当前处于下跌趋势的股票，并辅以技术面因素和止损策略。

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. 七连阴表明股票处于下跌趋势；
4. 该策略侧重于止损，选出的股票在下跌趋势中可能有一定的反复或企稳机会。

有何风险？

1. 过于依赖短期技术形态和近期股票表现，忽略长期发展潜力；
2. 停牌、涨停、跌停等因素未被完全考虑进去，影响选股效果；
3. 未设定止盈策略，过度追求止损可能导致盈利效果差。

如何优化？

1. 应注重长期发展潜力，辅以技术面因素；
2. 细化风控策略，避免被停牌、涨跌停股票影响；
3. 设定合理的止盈策略，避免止损永远无法转化为收益。

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、七连阴。该策略注重了技术面因素以及长期发展潜力，同时细化了风控和止盈策略。

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)

# 判断七连阴
picks_seven_down = COUNT((REF(CLOSE, 1) > REF(MA(CLOSE, 5), 1)) & (CLOSE < MA(CLOSE, 5)), 7) == 7

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_seven_down
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())

# 判断七连阴
df['picks_seven_down'] = (df['close'].shift(1) > df['close'].rolling(5).mean().shift(1)) & (df['close'] < df['close'].rolling(5).mean())
picks_seven_down = set(df[df['picks_seven_down']].groupby('ts_code')['date'].tail(7).apply(lambda x: len(set(x.dt.date))) == 7)

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

# 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。


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