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、机构动向大于0。该策略结合了技术面和基本面的因素，同时考虑了市场机构对股票的看好程度，旨在选取处于技术面上突破期，同时被市场机构看好的股票，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
- 振幅大于1表明短期内波动较大；
- 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
- 机构动向大于0说明市场机构看好该股票。
有何风险？
- 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；
- 可能存在个别异常波动的情况，导致选出的股票不稳定。
如何优化？
- 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；
- 增加对市场机构看好程度的深入分析；
- 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、机构动向大于0。该策略结合了技术面和基本面的因素，同时加强对市场机构看好程度的分析，以寻找处于长期上涨趋势的股票，并对风险进行谨慎控制。
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)
# 判断机构动向大于0
fund_in = SUM(MONEYFLOWVOLUME * (CLOSE > OPEN), 20)
fund_out = SUM(MONEYFLOWVOLUME * (CLOSE < OPEN), 20)
picks_fund = IF(fund_in > fund_out, 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_fund
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())
# 判断机构动向大于0
fund_in = df['moneyflowvol'] * (df['close'] > df['open'])
fund_out = df['moneyflowvol'] * (df['close'] < df['open'])
df['fund_trend'] = (fund_in.rolling(20).sum() > fund_out.rolling(20).sum()).apply(lambda x: True if x else False)
picks_fund_trend = set(df[df['fund_trend']]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_fund_trend
# 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
