(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、昨日9_15匹配价跌停_

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、昨日9:15匹配价跌停，旨在寻找处于调整期但具有反弹可能的低价股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1说明短期内波动较大；
2. 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
3. 昨日9:15匹配价跌停说明昨日该股票的交易受到很大的制约，但可能存在反弹机会。

有何风险？

1. 选股逻辑忽略了股票的基本面因素；
2. 可能存在个别异常波动的情况，导致选出的股票不稳定；
3. 该选股方法仅适用于市场整体处于上涨趋势的情况，若市场整体调整或下跌，则选出的股票可能不适用。

如何优化？

1. 加强对基本面因素的考虑，以综合考虑股票的价值和潜力；
2. 增加选股条件，为股票的稳定性和成长性提供更多信息；
3. 将选股逻辑与其他技术指标相结合，提高选股精度。

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、昨日9:15匹配价跌停。该策略旨在寻找处于调整期但具有反弹可能性的低价股票，需要加强对风险的管控，增加选股条件，提高选股精度。

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)

# 判断昨日9:15匹配价是否跌停
picks_yesterday = REF(LOW, 2) == 0

# 选取符合条件的股票
picks_final = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_yesterday

# 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())

# 判断昨日9:15匹配价是否跌停
yesterday = df[df['trade_date'] == yesterday_date]
picks_yesterday = set(yesterday[yesterday['pre_close'] == yesterday['low']].ts_code.tolist())

# 选取符合条件的股票
picks_final = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_yesterday

# 输出选股结果
print(picks_final)

    ## 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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)