(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、企业性质_

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企业具备某些特定的性质。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. 企业性质是指企业所属的行业、地域、市值等，具备某些特定的性质，如高成长性、高分红等，这些性质与个股盈利情况、未来发展方向等有关。

有何风险？

1. 企业性质的选取，需要根据股票基本面、行业前景等多方面综合判断，存在人为判断的主观因素；
2. 选股策略的盈利能力与选取的企业性质有很大的相关性，过度依赖某些性质容易导致风险集中；
3. 企业性质的信息不稳定，存在季节性和临时性变化。

如何优化？

1. 企业性质选取应充分考虑股票的基本面和行业前景等因素，尽可能准确反映公司的内在价值；
2. 不宜依赖单一性质，而应选取多个性质，降低风险集中度；
3. 企业性质的选择应具有一定的稳定性，不易受季节性和事态等突发因素的影响；
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企业具备某些特定的性质。在企业性质方面，应选取多个性质，如高成长性、高分红等，综合考虑各种因素，降低风险集中度。在此基础上，加入设定止损位、及时关注股票动态等其他因素。

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)

# 企业性质的选取
picks_property = (某种企业性质的判断条件)

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_property
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())

# 企业性质的选取
picks_property = (某种企业性质的判断条件)
picks_property = set(df[df['picks_property']]['ts_code'].tolist())

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_property
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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