(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、前日实际换手率_3～28_

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、前日实际换手率在3%到28%之间。该策略旨在寻找短期内波动较大同时有一定交易活跃度的股票，以追求短期较高的涨幅，适合短期投机策略。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1说明短期内波动较大；
2. 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
3. 前日实际换手率在3%到28%之间说明股票有一定的交易活跃度。

有何风险？

1. 选股逻辑并没有考虑股票的基本面因素；
2. 可能存在个别异常波动的情况，导致选出的股票不稳定；
3. 策略以短期涨幅为目标，风险较高。

如何优化？

1. 增加基本面因素的考量，以综合考虑股票的价值与潜力；
2. 设定更为严格的风险控制策略。

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、前日实际换手率在3%到28%之间。该策略主要考虑短期内波动较大同时有一定交易活跃度的股票，加强对股票基本面因素的考量，同时注意风险控制，适合短期投机策略。

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)

# 判断实际换手率在3%到28%之间
turnover_rate = REF(TURNRATE, 2) /100
picks_turnover = IF((turnover_rate > 0.03) & (turnover_rate < 0.28), 1, 0)

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

# 判断实际换手率在3%到28%之间
df['turnover_rate'] = df['turnover_rate_f'].shift(2)
df['picks_turnover'] = ((df['turnover_rate'] > 0.03) & (df['turnover_rate'] < 0.28)).apply(lambda x: True if x else False)
picks_turnover = set(df[df['picks_turnover']]['ts_code'].tolist())

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

# 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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