(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、换手率_2%且_9%_

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、换手率>2%且<9%。该策略旨在挑选波动性较大、市场稳定、具有一定流动性的股票标的，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. 换手率较高，表明该股票具有一定的流动性和市场认可度，是股票市场投资者理性投资的重要指标。

有何风险？

1. 换手率指标容易受到市场流动性的影响，可能存在市场恐慌或大涨大跌等风险；
2. 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. 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、换手率>2%且<9%。在选股时需要综合股票基本面数据、市场风格、流动性等多方面的因素，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)

# 判断换手率在2%和9%之间
turnover = (VOL/CAPITAL) * 100
picks_turnover = IF((turnover > 2) & (turnover < 9), 1, 0)

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

# 判断换手率在2%和9%之间
df['turnover'] = (df['vol'] / df['total_share']) * 100
df['picks_turnover'] = ((df['turnover'] > 2) & (df['turnover'] < 9)).apply(lambda x: True if x else False)

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