(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、dea上涨_

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、DEA（MACD中的平滑移动平均线）上涨的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以筛选出波动较大但有短期交易潜力的股票。
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的风险和回报。
3. DEA上涨可以筛选出处于强势的股票。

有何风险？

1. 选股逻辑过于简单，忽视其他基本面和市场环境等因素。
2. DEA上涨并非一定可以反映出股票处于强势状态，需要结合其他技术指标进行分析，避免过度乐观。

如何优化？

1. 可以使用其他技术指标进行辅助筛选，如RSI（相对强弱指标）、KDJ指标、布林线等。
2. 针对振幅和流通盘，可以结合其他指标进行验证，以更全面地进行选股。
3. 可以针对选股逻辑进行反向策略的验证和优化，避免盲目跟从市场和机构。

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、DEA上涨的股票，综合考虑其他技术指标和基本面等因素进行分析。

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MACD
macd, signal, hist = MACD(CLOSE, 12, 26, 9)
dea = MA(hist, 9)
picks_dea = IF(dea > REF(dea, 1), 1, 0)

# 取交集
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_dea
picks_final = IF(picks, CODE, 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MACD
macd, signal, hist = talib.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
dea = talib.MA(hist, timeperiod=9)
picks_dea = df[dea > df['dea'].shift()].index.tolist()

# 取交集
picks = list(set(picks_amplitude).intersection(set(picks_free_share)).intersection(set(picks_dea)))

    ## 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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