(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、北京A股除外_

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、北京A股除外。该策略旨在挑选出波动较大、市场相对稳定、且不受北京地区政策影响的股票标的，以获得高额投资收益。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动较大，有较高的投资收益机会；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票的市场态势相对稳定；
3. 除去北京地区的A股标的，避免政策风险的影响。

有何风险？

1. 选股过于依赖地域因素，可能忽略了一些股票资本市场表现较佳的标的；
2. 由于市值、交易量等因素的限制，选出股票特别窄，可能影响投资机会。

如何优化？

1. 加入更多因素进行选股，例如财务数据、市场评级等综合因素；
2. 限制条件可根据股票市场表现调整，放宽或加强限制条件，增加投资机会。

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、除去北京地区的A股标的。在选股时结合多方面因素，综合考虑选股，以提高选股的准确性和成功率。

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);
amp = 100 * (high - low) / close;
picks_amplitude = IF(amp > 1, 1, 0);

#计算十日平均线
ma10 = MA(CLOSE, 10);
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10 * 0.95) & (OPEN < ma10 * 1.05), 1, 0);

#选择除北京A股外的股票
province = GET_STO_ATTR('省份', 0, '-');
notbj = FILTER(province != '北京');
picks_notbj = IF(notbj, 1, 0);

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

#计算十日平均线
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)

#选择除北京A股外的股票
stock_info = pd.read_csv('股票基本信息.csv', usecols=['ts_code', 'province'])
notbj = set(stock_info[stock_info['province'] != '北京']['ts_code'].tolist())

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