(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、收盘价大于昨日的最低价_

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、收盘价大于昨日的最低价。该策略旨在挖掘处于技术面上突破期的股票中潜在的持续反弹机会，适合短期交易策略。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明短期内波动较大；
2. 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
3. 收盘价大于昨日的最低价，表明股票在技术面上有一定支撑；

有何风险？

1. 该选股逻辑忽略了一些基本面因素的影响，可能无法捕捉到长期投资机会；
2. 技术指标在特定市场情况下可能产生较大偏差，如在震荡市场中可能产生误判；
3. 市场短期异常波动可能影响算法的稳定性，导致选股效果下降。

如何优化？

1. 可以综合使用基本面和技术面等多重因素进行选股，以降低单一指标选股风险；
2. 考虑市场整体趋势对选股效果的影响，确定适合的市场环境下使用；
3. 对于选出的股票，设定更为精细的交易规则和风险控制策略。

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、收盘价大于昨日的最低价。该策略旨在挖掘处于技术面上突破期的股票中潜在的持续反弹机会，并加强风险控制。

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)

# 收盘价大于昨日的最低价
low1 = REF(LOW, 2)
picks_low = IF(CLOSE > low1, 1, 0)

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_low
picks_final = SortBy(picks, VOL, descending=True)

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

# 收盘价大于昨日的最低价
df['low1'] = df['low'].shift(2)
df['picks_low'] = (df['close'] > df['low1']).apply(lambda x: True if x else False)
picks_low = set(df[df['picks_low']]['ts_code'].tolist())

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_low

# 输出选股结果
print(picks)

    ## 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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