问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、非ST（上午10点之前选股票）、五部涨停战法、500日内至少2次涨停的股票进行选股。
选股逻辑分析
本选股策略结合了振幅大、非ST、五部涨停战法等传统选股指标，同时增加了“500日内至少2次涨停”作为新的选股条件，可以更全面地筛选出具备一定格局的优质股票。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：1）过于依赖历史涨停数据，未必能准确预测未来的涨停走势；2）只依赖了比较简单的选股条件，可能忽略了更细节的选股信息。
如何优化？
对于以上风险，可以对本选股策略进行如下优化：1）增加更多的历史数据作为选股参考，提升选股的准确性；2）引入更多更精细的选股指标或者指标组合，以增加选股的可靠性。
最终的选股逻辑
本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、非ST、五部涨停战法、500日内至少2次涨停的股票进行选股。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：500日内至少2次涨停
COUNT(C>=REF(C,1) AND C<REF(C,1)*1.098,500)>=2;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选条件1：振幅大于1
df['AMPLITUTE'] = df.apply(lambda row: max(row['HIGH'] - row['LOW'], abs(row['HIGH'] - row['PREV_CLOSE']), abs(row['LOW'] - row['PREV_CLOSE'])), axis=1)
df = df[df['AMPLITUTE'] > 1]
# 筛选条件2：非ST
df = df[df['NAME'].str.upper().str.find('ST') == -1]
# 筛选条件3：五部涨停战法
df['CLOSE_MAX'] = df['CLOSE'].rolling(5).max()
df = df[df['CLOSE'] == df['CLOSE_MAX']]
# 筛选条件4：500日内至少2次涨停
df['COUNT'] = df['CLOSE'].rolling(500).apply(lambda x: sum((x >= x[0] * 1.098) & (x < x[0] * 1.098 * 1.098)))
df = df[df['COUNT'] >= 2]
# 输出选股数据
print(df)
## 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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