(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、大单净量排行_

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、大单净量排行。该策略旨在挑选波动性较大、市场稳定、资金活跃的股票标的，以获得相应的投资收益。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票具有较大波动性，容易在较短时间内获得较高收益；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票处于市场相对稳定状态，具有较高的价值投资空间；
3. 大单净量排行说明资金较为活跃，表明市场对该股存在较高的认可度，是股票市场投资者理性投资的重要指标。

有何风险？

1. 大单净量指标容易受到个别投资者交易行为的影响而出现波动，导致选股结果不够稳定；
2. 市场行情可能左右股票波动性，而振幅指标容易受到市场环境的影响；
3. 单一选股逻辑难以充分考虑多方面因素对投资收益的影响。

如何优化？

1. 投资者需要结合多种数据因素，例如股票基本面分析、市场风格分析以及行业走势等数据信息，以降低选股风险；
2. 多角度分析大单净量指标变化，以充分考虑各种因素对大单净量影响的因素，例如股票流通性、行业走势等等；
3. 在选股时，应尽量综合运用各种因素的信息，例如技术指标、基本面数据、市场风格等等，以获得更加准确的选股结果。

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、大单净量排行。在选股时需要综合股票基本面数据、市场风格、大单净量变化等多方面的因素，以获得更加准确的选股结果。

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)

# 计算大单净量
big_buy = VOLUME*(CLOSE-OPEN > 0)
big_sell = VOLUME*(CLOSE-OPEN < 0)
big_net = SUMIF(big_buy, 5)/10000 - SUMIF(big_sell, 5)/10000
big_net = REF(big_net, 1)
picks_bignet = IF(big_net > 0, 1, 0)

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

# 计算大单净量
df['big_buy'] = df['volume'] * (df['close'] - df['open']).apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
df['big_sell'] = df['volume'] * (df['close'] - df['open']).apply(lambda x: x if x < 0 else 0)
df['big_net'] = (df['big_buy'].rolling(5).sum() / 10000) - (df['big_sell'].rolling(5).sum() / 10000)
df['big_net'] = df['big_net'].shift(1)
picks_bignet = set(df[df['big_net'] > 0]['ts_code'].tolist())

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