(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、圆弧形

问财量化选股策略逻辑

本选股策略在日线上选取以下股票：振幅大于1、500日内至少2次涨停、圆弧形。

选股逻辑分析

此选股策略同样侧重于挖掘市场热点，振幅和涨停次数均表征了市场情绪。此外，圆弧形表示股价走势圆润，符合长期投资的思路。此选股策略可能会排除掉那些存在高波动风险，且波动使得曲线呈现折线形态的股票。

有何风险？

此选股策略同样受到市场情况以及时间的影响，振幅和涨停次数也属于短期因素。同时，排除可能存在潜在投资价值的股票排斥有高波动性股票可能造成对市场信息的忽略。

如何优化？

可以引入其他的长期指标，例如ROE等，以综合判断股票的长期投资价值。同时，可以关注其他形态指标，例如头肩底等，以多维度筛选。可以在选股策略中加入趋势判断的因素，凸显长期趋势和阶段特点。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、圆弧形的股票。

同花顺指标公式代码参考

振幅公式：(high-low)/close
通达信代码：(HHV(HIGH,1)-LLV(LOW,1))/REF(CLOSE,1)
涨停次数公式：计算500日内涨停次数，使用rolling()和sum()函数求和
通达信代码：(HIGH / LLV(LOW, 1) > 1.099).SUM(500)
圆弧形：圆弧形的判断可以利用布林带指标均线的上下偏移程度
通达信代码：MA(CLOSE, 20) > (MA(CLOSE, 20) + STD(CLOSE, 20)*0.618) AND (MA(CLOSE, 20) - STD(CLOSE, 20)*0.382) < MA(CLOSE, 20)

python代码参考

import tushare as ts

# 定义需要筛选的企业类型
property_list = ['证券', '银行', '保险']
# 定义振幅筛选条件
amplitude_filter = 0.01
# 定义涨停次数筛选条件
rise_stop_filter = 2

# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics()

# 筛选振幅满足条件的股票
selected_stocks = stock_list[stock_list['high'] - stock_list['low'] >= amplitude_filter * stock_list['close']]

# 筛选涨停次数满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['high'] / selected_stocks['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() >= rise_stop_filter]

# 利用布林带指标来判断圆弧形
ma_20 = selected_stocks['close'].rolling(window=20).mean()
std_20 = selected_stocks['close'].rolling(window=20).std()
selected_stocks = selected_stocks[ma_20 > (ma_20 + std_20 * 0.618) & (ma_20 - std_20 * 0.382) < ma_20]

# 输出选中的股票
print(selected_stocks.index.tolist())

以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。

    ## 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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