(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、现量大于1万手

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、现量大于1万手、高开的股票。该策略旨在挑选波动性较大、现量较大、市场热度较高、具有一定短期上涨潜力的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票具有较大波动性，容易在较短时间内获得较高收益；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票处于市场相对稳定状态，容易抓住趋势性涨势；
3. 现量大于1万手反应股票的市场热度，说明该股票目前受到市场的关注；
4. 高开说明投资者对该股票抱有较大期望，进而推高股价。

有何风险？

1. 量比指标经常出现超卖的情况，后续有可能出现市场调整；
2. 过度追逐市场热点，易导致资产严重分散化；
3. 市场行情不利，有可能出现投资损失。

如何优化？

1. 在挑选标的时，应该注重从股票本身的基本面出发；
2. 考虑加入技术指标和基本面数据，以降低风险；
3. 控制选股数量，在一定范围内选择较优股票，以规避决策误差。

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、现量大于1万手、高开的股票。在选股时综合考虑多维度指标，注重选股对象的基本面数据和技术指标，以降低风险。

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)

# 判断现量大于1万手
volume = REF(VOL, 1)
picks_volume = IF(volume > 10000, 1, 0)

# 判断高开价
picks_high_open = IF(OPEN == HIGH, 1, 0)

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_volume * picks_high_open
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)

# 判断现量大于1万手
df['picks_volume'] = (df['vol'] > 10000).apply(lambda x: True if x else False)

# 判断高开价
df['picks_high_open'] = (df['open'] == df['high']).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_volume = set(df[df['picks_volume']]['ts_code'].tolist())
picks_high_open = set(df[df['picks_high_open']]['ts_code'].tolist())
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_volume & picks_high_open
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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