(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、机构抄底_

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、机构抄底，旨在找出机构关注的、处于较低位置但未来可能反弹的股票。

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. 机构抄底说明该股票可能有较高的价值和潜力。

有何风险？

1. 机构抄底的标准难以确定，可能会存在误判；
2. 股票处于底部阶段时，容易受到外界因素的影响，波动大，难以确定盈利和风险的比例；
3. 缺乏基本面考虑，难以确定股票的长期价值。

如何优化？

1. 准确判断机构的买入意愿，并结合其他因素，如资产质量、经营状况等，综合考虑股票的价值；
2. 逐步建立风险控制机制，减少市场波动对策略的影响；
3. 加强对基本面因素的考虑，提高选股的准确性和稳定性。

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、机构抄底。该策略旨在找出机构关注的、处于较低位置但未来可能反弹的股票，需要加强对风险的管控，提高基本面考虑的综合能力。

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)

# 判断机构抄底
picks_institutions = ((BIGVOL > 0.5) & (BIGRATIO > 0.7))
   
# 选取符合条件的股票
picks_final = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_institutions

# 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())

# 判断机构抄底
df['picks_institutions'] = ((df['big_volume'] > 0.5) & (df['big_ratio'] > 0.7)).apply(lambda x: True if x else False)
picks_institutions = set(df[df['picks_institutions']]['ts_code'].tolist())

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

# 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。


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