(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、按个股热度从大到小排序名_

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的股票，并按个股热度从大到小排序名。该策略旨在寻找处于调整期但基本面较好的、有望上涨的个股，并根据个股热度进行排序，以挑选出最具潜力的股票。

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. 按个股热度从大到小排序，可以更好的找到市场关注度高的个股。

有何风险？

1. 只是从基本面和技术面考虑，没有考虑行业前景等因素；
2. 可能存在雷区股票，如质量不高的公司或造假公司；
3. 按个股热度排序可能存在一定的反复概率。

如何优化？

1. 可以加入更多的基本面指标，如市净率、净利润增长率等；
2. 结合行业前景分析，找到具备行业龙头特征的个股；
3. 定期筛查公司质量和投资价值，排除那些财务造假或经营不善的公司；
4. 结合资金流向情况，寻找机构接力的个股。

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的股票，并按个股热度从大到小排序名，同时加入市净率、净利润增长率等基本面指标和行业前景分析，并结合资金流向情况，以综合考虑多方面的因素。

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)

# 按个股热度从大到小排序
hot_rank = RANK(VOL) # VOL为股票成交量指标，也可以根据个人需求更改
rank_list = GET_SORT_RANK(hot_rank) # GET_SORT_RANK函数返回排名从前往后的股票代码列表
picks_hot = REF(COUNT(rank_list > 0, 5), 1) # 前五名热门股票中的股票
picks_hot = picks_hot * picks_amplitude * picks_ma10

# 输出选股结果
WriteIf(picks_hot, picks_hot, 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())

# 按个股热度从大到小排序
rank_list = df.sort_values('vol', ascending=False)['ts_code'].tolist()
picks_hot = set(rank_list[:5]) # 取前五个热门股票
picks_hot = picks_hot & picks_amplitude & picks_ma10

# 输出选股结果
print(picks_hot)

    ## 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)