(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分

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，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。该策略旨在挑选出短时间内有较大涨幅的股票标的，同时保证股票市场表现相对稳定。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动较大，有高收益的可能性；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票的市场态势相对稳定；
3. 观察近25个交易日中是否有单日涨幅大于等于百分之10，是为了选出短时间内具有较大涨势的股票标的。

有何风险？

1. 过于依赖技术面，可能忽略了其他因素对股票的影响；
2. 长期市场表现不佳时，会选出一些短期内涨幅较大但不具有持续性的股票；
3. 该策略可能会存在较大的回撤风险。

如何优化？

1. 在策略选股时需要综合考虑多个因素，包括财务数据、表现稳定性等；
2. 观察选股范围的长期表现，排除长期表现不佳的股票；
3. 结合其他策略或指标使用，降低风险并提高选股准确性。

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，近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10。在筛选时需要综合考虑多重因素，以降低风险并提高准确性。

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);
amp = 100 * (high - low) / close;
picks_amplitude = IF(amp > 1, 1, 0);

# 计算十日平均线
ma10 = MA(CLOSE, 10);
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10 * 0.95) & (OPEN < ma10 * 1.05), 1, 0);

# 计算近25个交易日涨幅大于等于百分之10
pct_chg = (CLOSE - REF(CLOSE, 25)) / REF(CLOSE, 25) * 100;
picks_pct_chg = IF(pct_chg >= 10, 1, 0);

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_pct_chg;
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())

# 计算十日平均线
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)

# 计算近25个交易日涨幅大于等于百分之10
pct_chg = (df['close'] - df['close'].shift(25)) / df['close'].shift(25) * 100
df['picks_pct_chg'] = (pct_chg >= 10).apply(lambda x: True if x else False)

# 输出选股结果
picks_stock = set(df[df['picks_ma10'] & df['picks_pct_chg']]['ts_code'].tolist()) & picks_amplitude
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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