(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、今日上涨_1主板_

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、今日上涨幅度大于1%且为主板股票。该策略旨在寻找技术面和市场关注度均较为优秀的股票。

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. 今日上涨幅度大于1%，说明市场关注度大且股票技术面具有较好的走势；
4. 为主板股票，说明基本面较为稳健。

有何风险？

1. 忽略其他公司基本面因素，可能选出潜在标的不佳的股票；
2. 过度关注股票短期表现，忽略长期走势走向；
3. 简单判断股票是否为主板，可能忽略一些中小板股票的投资机会。

如何优化？

1. 在保证技术面因素的前提下，结合基本面因素进行筛选；
2. 建立起风险控制机制，限制单只股票持仓比例，及时止亏止损；
3. 应更多地关注公司的长期走势和发展前景，而不只是简单判断当日表现和股票板块。

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、今日上涨幅度大于1%且为主板股票。该策略旨在寻找技术面和市场关注度均较为优秀的股票，并在保证技术面因素的前提下，结合基本面因素进行筛选。

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)

# 判断今日上涨幅度大于1%，且为主板股票
picks_mainboard = IF((MARKETTYPE == 1) & (C / LC - 1 > 0.01), 1, 0)

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

# 判断今日上涨幅度大于1%，且为主板股票
df['picks_mainboard'] = ((df['pct_chg'] > 1) & (df['markettype'] == 1)).apply(lambda x: True if x else False)
picks_mainboard = set(df[df['picks_mainboard']]['ts_code'].tolist())

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

# 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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