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、三个技术指标同时金叉的股票进行选购。
选股逻辑分析
本选股策略在前面的基础上加入了技术指标的因素，具体来说，要求三个技术指标（可以选择如MA指标、MACD指标、KDJ指标等）同时出现金叉信号，即发生上涨趋势。这样的选股方式可以较全面的衡量股票在技术层面上的表现。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：1）对于股票的涨幅会有滞后性；2）仅凭技术指标很难完全反映股票的真实价值，对于股票的基本面等其他信息未能充分考虑；3）指标的可靠性需要在历史数据中得到验证。
如何优化？
考虑将技术指标与基本面数据和宏观经济数据结合使用，加入其它评估方式来形成比较完整的评估模型。同时，可以采用深度学习等方法，从更大的视角处理股票数据，以更准确的选择股票。
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，三个技术指标（可以选择如MA指标、MACD指标、KDJ指标等）同时金叉的股票进行选购。
同花顺指标公式代码参考
三个技术指标金叉：A1 > A2 AND B1 > B2 AND C1 > C2
// 以MA5、MA10、MA20为例
MA5 = MA(CLOSE, 5)
MA10 = MA(CLOSE, 10)
MA20 = MA(CLOSE, 20)
A1: MA5 > MA10 AND MA10 > MA20
A2: REF(MA5, 1) < REF(MA10, 1) AND REF(MA10, 1) < REF(MA20, 1)
B1: MACD DIFF > 0 AND MACD DEA > 0 AND MACD DIFF > MACD DEA
B2: REF(MACD DIFF, 1) < REF(MACD DEA, 1) AND REF(MACD DIFF, 1) < 0 AND REF(MACD DEA, 1) < 0
C1: K > D AND D > J
C2: REF(K, 1) < REF(D, 1) AND REF(D, 1) < REF(J, 1)
// 判断是否符合条件
CONDITION1: (H - L) / L > 0.01 AND NAME NOT LIKE '%ST%' AND C = MAX5(C) AND A1 > A2 AND B1 > B2 AND C1 > C2
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4：三个技术指标同时金叉
df['MA5'] = df['CLOSE'].rolling(5).mean()
df['MA10'] = df['CLOSE'].rolling(10).mean()
df['MA20'] = df['CLOSE'].rolling(20).mean()
df['DIFF'], df['DEA'], _ = talib.MACD(df['CLOSE'].values)
df['K'], df['D'], df['J'] = talib.STOCH(df['HIGH'].values, df['LOW'].values, df['CLOSE'].values)
df = df[(df['MA5'] > df['MA10']) & (df['MA10'] > df['MA20']) \
& (df['DIFF'] > 0) & (df['DEA'] > 0) & (df['DIFF'] > df['DEA']) \
& (df['K'] > df['D']) & (df['D'] > df['J'])]
# 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？
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