(supermind量化-)振幅大于1、2019分红比例＞25%、开盘价在十日线左右

问财量化选股策略逻辑

选取满足振幅大于1、2019年度分红比例大于25%、开盘价在十日均线左右的股票作为选股对象。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑到股票的短期波动性、分红情况和技术面情况，并通过十日均线和开盘价的关系，判断股票当前的上涨趋势是否可信。该策略适合短期投资者，希望在市场交易活跃的时期快速获取收益。

有何风险？

该选股策略主要考虑到了短期波动性和分红情况，但可能忽略了公司的基本面情况，例如财务实力、管理能力等。同时，通过挑选10日均线左右的开盘价判断股票是否处于上涨趋势，也存在误判的风险。

如何优化？

可以加入一些基于公司基本面指标的选股条件，例如净利润增长率、资产负债率等，以更全面地考虑股票的价值和盈利能力。同时，可以使用更加准确的技术面指标，例如相对强弱指数（RSI）、布林带（Bollinger Bands）等，更加全面地了解股票的市场性质和趋势。

最终的选股逻辑

通过综合考虑公司基本面、技术面和市场热点三方面因素，选取具有高可持续性、长期投资价值和短期趋势优势的股票。

同花顺指标公式代码参考

// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 1

// 筛选2019分红比例大于25%的股票
dividend_year = DIVIDENDYIELD * 100
dividend_year_bool = dividend_year > 25

// 筛选开盘价在10日均线左右的股票
ma10 = MA(CLOSE, 10)
open_ma_bool = ((OPEN > ma10 * 0.95) & (OPEN < ma10 * 1.05))

// 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & dividend_year_bool & open_ma_bool

// 输出筛选结果
result

Python代码参考

import tushare as ts

# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 1

# 筛选条件2：2019分红比例大于25%
basic_data = ts.get_stock_basics()
dividend_year = basic_data['dividend_yield'] * 100
dividend_year_bool = dividend_year > 25

# 筛选条件3：开盘价在10日均线左右
ma10 = today_data['open'].rolling(window=10).mean()
open_ma_bool = ((today_data['open'] > ma10 * 0.95) & (today_data['open'] < ma10 * 1.05))

# 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & dividend_year_bool & open_ma_bool

# 输出筛选结果
final_result = today_data.loc[result].sort_values(by=["turnoverratio"], ascending=False)
print(final_result)

注：以上为示例代码，请根据实际情况进行调整。

    ## 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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