(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、收盘价_boll(upper值)且收

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，且收盘价在布林线上轨以下且在布林线中轨以上的股票。该策略旨在寻找波动性较大、处于下跌趋势但仍有一定上涨潜力的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票具有较大的波动性，容易抓住趋势性涨势；
2. 开盘价在十日均线左右说明股价相对比较稳定，容易抓住趋势性涨势；
3. 收盘价在布林线上轨以下说明股票当前处于回调阶段；
4. 收盘价在布林线中轨以上说明股票当前仍具有一定上涨潜力。

有何风险？

1. 布林线没有考虑到市场结构等因素的影响，可能存在滞后性；
2. 布林线指标参数的选择不合理可能导致信号产生偏差；
3. 波动性大的股票存在较大的风险，可能造成亏损。

如何优化？

1. 可结合其他指标，如成交量、市场结构等，进行多维度考虑；
2. 布林线指标参数的选择需要根据市场环境进行动态调整，以提高信号的准确性；
3. 调整选股逻辑，例如限制振幅的大小、加入其他约束条件等，以降低风险。

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，且收盘价在布林线上轨以下且在布林线中轨以上的股票。在选股时综合考虑多维度指标，以降低风险。

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)

# 计算布林线
def BOLL(close, n=20, k=2):
    mid = MA(close, n)
    std = STD(close, n)
    upper = mid + k*std
    lower = mid - k*std
    return (upper, mid, lower)

upper, mid, lower = BOLL(CLOSE)
picks_boll = IF((CLOSE < upper) & (CLOSE > mid), 1, 0)

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

# 计算布林线
n = 20
k = 2
upper, mid, lower = ta.BBANDS(df['close'], timeperiod=n, nbdevup=k, nbdevdn=k)
df['picks_boll'] = ((df['close'] < upper) & (df['close'] > mid)).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_boll = set(df[df['picks_boll']]['ts_code'].tolist())
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_boll
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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