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、主升起动的股票。
选股逻辑分析
本选股策略基于技术面，选取振幅大、非ST的股票，并且通过五部涨停战法找到股价波动性大但趋于上涨的股票，再通过主升起动条件判断大盘是否处于上升期，从而判断股票是否处于上升行情中。
有何风险？
本选股策略对于市场快速波动的情况，可能选出不太适宜的股票。同时，主升起动这一条件相对主观，选择的准确性也有一定局限性。
如何优化？
可以加入更多基本面指标及量化因素，进行筛选，比如加入财务数据、股价相对低估程度、成交量等等。针对主升起动这一条件，可以制定更加严谨的技术指标，针对大盘的整体趋势进行判断。
最终的选股逻辑
本选股策略的完善逻辑为：振幅大于1、非ST、五部涨停战法、主升起动的股票。
同花顺指标公式代码参考
暂无
python代码参考
import pandas as pd
# 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：主升起动
df['MA5'] = df['CLOSE'].rolling(5).mean()
df['MA10'] = df['CLOSE'].rolling(10).mean()
df['DIFF'] = df['MA5'] - df['MA10']
df['DEA'] = df['DIFF'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
df['MACD'] = (df['DIFF'] - df['DEA']) * 2
df['MAIN_UP'] = (df['MACD'] > df['MACD'].shift(1)) & (df['MACD'] > 0)
df = df[df['MAIN_UP']]
# 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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