(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、20日均线大于120日均线_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、20日均线大于120日均线的股票。此策略旨在寻找具备一定交易活跃度、规模适中且走势稳健的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以筛选出波动较大的股票，适合做短期交易
2. 流通盘小于等于55亿股可以筛选出小盘股，小盘股可能具有较高风险和回报
3. 20日均线大于120日均线可以筛选出走势较为稳健的股票，适合中长期交易

有何风险？

1. 忽略了其他财务指标和公司基本面情况，可能选出财务状况不佳或公司基本面较差的股票
2. 受市场因素和个股突发事件影响较大，若市场整体情况不好或个股突发不良情况可能会对选股策略产生较大的影响

如何优化？

1. 引入其他财务指标和公司基本面情况进行筛选，确定具备良好财务状况和发展前景的股票
2. 综合考虑个股波动情况、走势稳健程度、财务状况和公司基本面情况等因素，以动态调整选股策略以适应市场行情和投资需求
3. 定期检查策略表现，及时更新和调整选股逻辑

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、20日均线大于120日均线的股票。在考虑这三个因素的基础上，引入其他财务指标和公司基本面情况进行筛选，综合考虑各项因素以动态调整选股策略，从而确定具备良好财务状况、发展前景优良、风险可控的股票。

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)

#计算流通盘
free_share = FREE_SHARE
picks_free_share = IF(free_share <= 5500000000, 1, 0)

#计算20日均线和120日均线
ma20 = MA(CLOSE, 20)
ma120 = MA(CLOSE, 120)
picks_ma = IF(ma20 > ma120, 1, 0)

#取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_ma
picks_final = NLargest(n, picks, picks)

#输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)

Python代码参考

#计算振幅
high = df['high']
low = df['low']
close = df['close']
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = df[amplitude > 1].index.tolist()

#计算流通盘
free_share = df['free_share']
picks_free_share = df[free_share <= 5500000000].index.tolist()

#计算20日均线和120日均线
ma20 = df['ma20']
ma120 = df['ma120']
picks_ma = df[ma20 > ma120].index.tolist()

#取排名前n的股票
n = int(len(df) / 10)
picks = list(set(picks_amplitude) & set(picks_free_share) & set(picks_ma))
picks_final = df.loc[picks].sort_values(by='turnover_rate', ascending=False)[:n]['ts_code'].tolist()

#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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)