(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、开盘价在十日线左右_

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、开盘价在十日线左右。此策略旨在选出具有一定波动性、规模适中、有较高交易活跃度和市场关注度的股票，并考虑技术面因素。

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. 开盘价在十日线左右是技术面的判断标准，可以反映出股票短期的趋势和动量；
4. 此策略可以综合考虑个股的波动情况、流动性、规模、市场关注度和技术面因素，适合做短期交易。

有何风险？

1. 过分追求技术面因素会忽略个股的基本面和行业趋势等因素，导致选股策略失真；
2. 筛选条件过于短期，容易受到噪声干扰和偶然波动的影响；
3. 开盘价在十日线左右的判断标准不一定能完全反映股票的短期趋势和动量；
4. 只考虑短期因素容易忽略股票的长期价值和风险。

如何优化？

1. 结合个股的基本面和财务情况因素，进行多因素筛选，提高选股成功率；
2. 引入其他技术分析指标，如MACD、KDJ等，进行多维度的技术面分析，提高选股鲁棒性；
3. 往复权价上进行选股，可以消除股票的分红和配股影响，提高选股精度；
4. 可以适当延长选股的时间周期，增加筛选条件，考虑个股的长期价值和风险。

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、开盘价在十日线左右。在此基础上，结合个股的基本面和财务情况因素，进行多因素筛选，选出具有良好长期前景，短期技术面表现不错的潜力股票。

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)

#计算十日线位置
ma10 = MA(CLOSE, 10)
picks_ma10 = IF((OPEN >= 0.95 * ma10) & (OPEN <= 1.05 * ma10), 1, 0)

#取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_ma10
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()

#计算十日线位置
ma10 = df['ma10']
picks_ma10 = df[(df['open'] >= 0.95 * ma10) & (df['open'] <= 1.05 * ma10)].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_ma10))
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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