(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、昨天3连板_

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，昨天3连板。该策略旨在挑选出具有较强市场表现的股票标的，同时保证股票市场表现相对稳定。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动较大，有较高的市场表现；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票相对于十日均线的市场表现较为平稳；
3. 昨日连续3个交易日涨停表明该股票市场表现较好，有较好的上涨势头。

有何风险？

1. 连板行情可能是短期市场操作或投机行为，有较大的市场风险；
2. 选股逻辑较为单一，可能无法全面反映股票的市场表现；
3. 振幅大于1的条件可能会筛选出市场波动行情较为极端的股票，风险较高。

如何优化？

1. 结合其他市场数据进行筛选，如市场交易量、市值、股息率等；
2. 加入技术分析指标，如K线形态、MACD、RSI等，以更全面分析市场表现；
3. 参考专业机构的投资建议，获取更加全面和专业的分析。

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，昨天3连板。在使用中需要综合考虑多重因素，以降低风险并提高准确性。

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);
amp = 100 * (high - low) / close;
picks_amplitude = IF(amp > 1, 1, 0);

# 计算十日平均线
ma10 = MA(CLOSE, 10);
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10 * 0.95) & (OPEN < ma10 * 1.05), 1, 0);

# 昨天3连板
picks_3continuing_limit = IF((REF(CLOSE, 1) == REF(HIGH, 2)) & (REF(CLOSE, 2) == REF(HIGH, 3)), 1, 0);

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_3continuing_limit;
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())

# 计算十日平均线
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)

# 昨天3连板
df['picks_3continuing_limit'] = ((df['close'].shift(1) == df['high'].shift(2)) & (df['close'].shift(2) == df['high'].shift(3))).apply(lambda x: True if x else False)

# 输出选股结果
picks_stock = set(df[df['picks_ma10'] & df['picks_3continuing_limit']]['ts_code'].tolist()) & picks_amplitude
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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