(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、收益＞0_

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、收益大于0。该策略旨在挑选波动性较大、市场相对稳定、存在一定收益的股票标的，以获得相应的投资收益。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动较大，有较高的投资赚取空间；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票的市场趋势相对稳定；
3. 股票收益大于0表明该股票存在一定市场机会。

有何风险？

1. 股票历史数据的表现不一定能在未来持续表现，存在风险；
2. 指标选取的合理性存在一定程度上的主观性和不确定性，存在风险。

如何优化？

1. 在选股时，应考虑行业、市场风格等因素，以及政策、经济等宏观因素的影响；
2. 选取合适的指标及滚动时间点进行选股，例如可以考虑50日均线或60日均线等；
3. 要保持选股策略的灵活性，及时更新选股指标及其计算方法，以应对市场的变化。

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、收益大于0。在选股时需要综合考虑股票基本面数据、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)

# 判断收益率大于0
pct_chg = REF(CLOSE, 1) / CLOSE - 1
picks_profit = IF(pct_chg > 0, 1, 0)

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

# 判断收益率大于0
df['pct_chg'] = df['close'].pct_change()
df['picks_profit'] = (df['pct_chg'] > 0).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_profit = set(df[df['picks_profit']]['ts_code'].tolist())
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_profit
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)