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、流通盘小于等于55亿股。该策略旨在挑选出波动较大、市场相对稳定、流通量较小的股票标的，以获得相应的投资收益。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动较大，有较高的投资收益机会；
- 开盘价在十日均线左右说明该股票的市场态势相对稳定；
- 流通盘小于等于55亿股说明该股票流通性较小，有较高的投资收益空间。
有何风险？
- 流通盘过小的股票容易受到资金大量流入或流出的影响，具有一定的不可控性；
- 选股逻辑单一，仅考虑了几个指标，容易忽略其他重要因素的影响。
如何优化？
- 结合选股逻辑的指标，可以加入其他基本面因素和技术面因素的数据，综合分析选股，以提高选股的精准度和有效性；
- 对于流通盘的选择，根据不同的投资目的和风险偏好，可以适当放宽或收紧，以获得更加符合实际的投资组合。
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、流通盘小于等于55亿股。选股时需要考虑多个因素，结合分析基本面因素、市场情绪、技术面等因素，综合选股，提高选股的有效性和准确性。
同花顺指标公式代码参考
通达信没有自带的流通盘指标，因此这里只给出振幅及十日均线的指标代码，需要使用其他工具计算流通盘。
# 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)
# 判断流通盘小于等于55亿股
circ_mv = CIRCULAT_MV
picks_circ_mv = IF(circ_mv <= 55000000000, 1, 0)
# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_circ_mv
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())
# 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)
# 判断流通盘小于等于55亿股
df['picks_circ_mv'] = (df['circ_mv'] <= 55000000000).apply(lambda x: True if x else False)
# 输出选股结果
picks_ma10 = set(df[df['picks_ma10']]['ts_code'].tolist())
picks_circ_mv = set(df[df['picks_circ_mv']]['ts_code'].tolist())
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_circ_mv
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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