(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、剔除昨日涨停_

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、剔除昨日涨停的股票。此策略旨在挑选出波动较大、规模适中，并且存在较强劲的投资热度的股票，同时避免昨日涨停的影响，以此进行投资。

选股逻辑分析

1. 指定振幅大于1可以筛选出波动较大的股票；
2. 流通盘小于等于55亿股可以挑选出规模相对较小的股票，具有较高的成长性和回报；
3. 剔除昨日涨停可以降低投资风险，避免涨停股被炒作过度的风险。

有何风险？

1. 狭隘的选股逻辑可能会忽略掉一些潜在的投资热点；
2. 剔除昨日涨停的股票可能会遗漏一些本日涨停的投资机会。

如何优化？

1. 可以根据市场情况和行业表现等综合考虑其他的选择条件，更加全面的判断股票的投资潜力；
2. 如果有潜在的行业热点，可以适当放宽剔除昨日涨停的条件，以抓住投资机会。

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、剔除昨日涨停的股票，结合行业表现等因素进行综合选股。

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)

# 剔除昨日涨停
prev_close = REF(CLOSE, 2)
limited_up = IF(MAX(CLOSE - prev_close, 0) / prev_close * 100 >= 9.96, 1, 0)
filtered_limited_up = IF(limited_up, 0, 1)
picks_filtered_limited_up = IF(filtered_limited_up == 1, 1, 0)

# 取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 20)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_filtered_limited_up
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()

# 剔除昨日涨停
prev_close = df['close'].shift(2)
limited_up = (df['close'] - prev_close) / prev_close * 100 >= 9.96
filtered_limited_up = ~limited_up.shift(1)
filtered_limited_up.index = df.index
picks_filtered_limited_up = df[filtered_limited_up].index.tolist()

# 取排名前n的股票
n = int(len(df) / 20)
picks = list(set(picks_amplitude) & set(picks_free_share) & set(picks_filtered_limited_up))
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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