(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、昨日股价大于250日均线_

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、昨日股价大于250日均线。该策略旨在结合技术面和基本面的因素，选取处于技术面上突破期，同时有良好基本面支撑的股票，以寻找长期持有的投资机会，适合中长期投资策略。

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. 昨日股价大于250日均线说明股票处于上涨期。

有何风险？

1. 没有考虑到其它基本面因素的影响，例如财务数据、政策环境等；
2. 选股策略仅考虑到股价上涨的单一因素，并未考虑市场整体情况；
3. 可能存在出现较大波动的市场情况，导致选出的股票下跌。

如何优化？

1. 应适当加入其它基本面因素，以综合考虑技术面和基本面因素；
2. 考虑市场整体情况，如市场走势、风险偏好等；
3. 设定更为细致的风险控制策略。

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、昨日股价大于250日均线。该策略旨在选取同时结合技术面和基本面的因素的股票，以寻找长期持有的投资机会，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)

# 判断昨日股价大于250日均线
ma250 = MA(CLOSE, 250)
picks_ma250 = IF(REF(CLOSE, 1) > ma250, 1, 0)

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_ma250
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())

# 判断昨日股价大于250日均线
ma250 = df['close'].rolling(250).mean()
df['picks_ma250'] = (df['close'].shift(1) > ma250).apply(lambda x: True if x else False)
picks_ma250 = set(df[df['picks_ma250']]['ts_code'].tolist())

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_ma250

# 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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