(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、高点为两日最高_

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、高点为两日最高。该策略旨在寻找短期内波动较大，有所调整，同时资金量大的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明短期内波动较大；
2. 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
3. 高点为两日最高可以反映出股票短期内的强势表现。

有何风险？

1. 策略忽略了其他技术面和基本面因素，存在信息不全面的风险；
2. 过于侧重短期内的变化，可能会忽略股票长期的成长潜力。

如何优化？

1. 结合其他技术面和基本面因素，如市盈率、市净率等指标，多角度观察股票的情况；
2. 设定资金流入的时间周期，以更全面的角度观察股票的变化。

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、高点为两日最高。该策略旨在寻找短期内波动较大，有所调整，同时资金量大的股票。

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)

# 判断高点为两日最高
high1 = REF(HIGH, 1)
high2 = REF(HIGH, 2)
picks_high = IF( (HIGH == MAX(high1, high2)) , 1, 0 )

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_high
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())

# 判断高点为两日最高
df['picks_high'] = (df['high'] == df['high'].rolling(2).max()).apply(lambda x: True if x else False)
picks_high = set(df[df['picks_high']]['ts_code'].tolist())

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_high

# 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。


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