(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、价格＜12_

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并且价格小于12的股票。该策略旨在寻找股价低且具备上涨潜力的个股。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表示变化较大，有望出现新的趋势；
2. 开盘价在十日均线左右说明股票正处于调整期；
3. 价格小于12表示较低的价位，具备上涨潜力。

有何风险？

1. 只是从基本面和技术面考虑，没有考虑行业前景等因素；
2. 只从价格角度出发，不能反映公司的内在价值；
3. 对于短期内波动较大的个股并不适用。

如何优化？

1. 在选股逻辑中加入一些基本面指标，如市盈率、市净率等；
2. 结合行业前景分析，排除那些潜在风险较高的行业；
3. 选股时关注公司整体质量，避免盲目追求低价股；
4. 设定止损位，及时关注股票动态。

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并且价格小于12的股票。在此基础上，加入市盈率、市净率等基本面指标和行业前景分析，并结合公司整体质量和止损位等其他因素。

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)

# 判断价格小于12
picks_price = IF(CLOSE < 12, 1, 0)

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

# 判断价格小于12
picks_price = set(df[df['close'] < 12]['ts_code'].tolist())

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_price
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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)