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、七连阴，筛选出符合条件的股票选购。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面加入了振幅、ST、涨停战法、连阴等指标，属于技术面选股。认为在技术面的基础上，选股不应太超前、也不应太滞后，应以中短线为主。
有何风险？
选股策略过度依赖个股的市场活跃性和走势形态，忽视了公司的财务及经营情况，存在一定程度的风险。同时，连阴指标也存在一定的滞后性，在市场变化较快的情况下可能存在延迟。
如何优化？
可以加入更多的基本面因素进行分析，例如行业分析、市盈率、市净率等。同时，对于连阴指标需要结合其他技术分析指标进行综合判断。还可以根据市场实际情况对选股策略进行不断优化和改进。
最终的选股逻辑
本选股策略完善的逻辑为：振幅大于1、非ST、五部涨停战法、连续7天跌, 筛选出符合条件的股票选购。
同花顺指标公式代码参考
C：收盘价
LOW7：7日最低价
// 判断是否符合条件
SELECT * FROM STOCK_DATA WHERE (HIGH-LOW)/LOW>0.01 AND NAME NOT LIKE '%ST%' AND CLOSE=MAX5(CLOSE) AND C< LOW7
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4：七连阴
df['LOW7'] = df['LOW'].rolling(7).min()
df = df[df['CLOSE'] < df['LOW7']]
# 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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