(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、昨日成交额大于6千万_

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、昨日成交额大于6千万，选出具有一定交易量和波动性的股票。

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. 昨日成交额大于6千万可以选出交易量较高的股票，以确保可以在较短时间内成交。

有何风险？

1. 忽略了基本面分析，可能选出公司财务情况较差的股票。
2. 在波动较大的股票上投资可能导致风险较大。

如何优化？

1. 可以结合其他技术指标进行实时监测，例如RSI、MACD等。
2. 可以引入基本面分析，筛选出绩优股和成长股，降低风险。

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、昨日成交额大于6千万。同时，结合RSI指标、MACD指标等技术指标进行监测，以及基本面分析筛选出绩优股和成长股，严格遵循风险控制和止损策略。

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)

# 计算昨日成交额
vol = VOL
picks_vol = IF(vol > 60000000, 1, 0)

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

# 计算昨日成交额
vol = df['vol']
picks_vol = df[vol > 60000000].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_vol))
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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