(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、饮料酒进出口_

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、饮料酒进出口的股票。

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. 饮料酒进口是一个特定的行业，选择有进口业务的公司可以筛选出行业内的龙头或优质公司。

有何风险？

1. 饮料酒进出口是一个较为细分的行业，过度依赖此项指标可能无法涵盖整个行业的投资机会。
2. 振幅和流通盘虽有一定的筛选效果，但对于基本面较弱的公司仍有投资风险。

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. 可以选择多个行业作为筛选因素，结合行业基本面和市场环境进行分析。
3. 结合行业、公司基本面和发展前景等因素进行综合评估，避免过度依赖单一指标。

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、饮料酒进出口的股票，综合考虑其他技术指标、行业和公司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)

# 计算饮料酒进出口
import = IMPORT_QTY
export = EXPORT_QTY
picks_import_export = IF(import + export > 0, 1, 0)

# 取交集
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_import_export
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()

# 计算饮料酒进出口
import_q = df['import_qty']
export_q = df['export_qty']
picks_import_export = df[(import_q + export_q) > 0].index.tolist()

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

    ## 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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