(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、周线红柱_

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，周线出现红柱。该策略旨在挑选出波动较大、市场相对稳定，并且有近期上涨势头的股票标的。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动较大，有高收益的可能性；
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. 周线出现红柱表明该股票在近期有上涨势头。

有何风险？

1. 过于依赖技术面，可能忽略了其他因素对股票的影响；
2. 策略选股范围狭窄，可能会错过其他优质股票；
3. 当市场处于牛市时，红柱出现的次数可能过多，难以确定真正有上涨动力的标的。

如何优化？

1. 在策略选股时，需要综合考虑多方面因素，如财务数据、市场表现等，提高选股准确性；
2. 设定更加严格的条件来确定选股范围；
3. 定期复盘，并及时发现问题进行调整。

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，周线出现红柱。在筛选时，需要综合考虑多方面因素,并设置更加严格的筛选条件。

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);

# 计算周线红柱，选用WR指标
WR1 = WR(C, H, L, 4, 10); 
WR2 = WR(C, H, L, 5, 10);
WR = IF(WR2 > WR1, WR2, WR1);
picks_WR = IF(GREEN, 1, 0);
Week_WR = EVERYXDATE(picks_WR, WEEK());

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

# 计算周线红柱，选用WR指标
df['WR1'] = talib.WILLR(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, timeperiod=4)
df['WR2'] = talib.WILLR(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, timeperiod=5)
df['WR'] = np.where(df['WR2']>df['WR1'], df['WR2'], df['WR1'])
df['picks_WR'] = ((df['WR'] > 0) & (df['WR'].diff() > 0)).apply(lambda x: True if x else False)
Week_WR = df.groupby(pd.Grouper(key='trade_date',freq='W-MON'))['picks_WR'].last().reset_index(drop=True)

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