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、今日最大跌幅＜-4且＞-5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增加了一个条件，即选择今日最大跌幅＜-4且＞-5的股票进行选购。这个条件是为了寻找当日有一定下跌但跌幅较大的股票，以认为此类股票可能存在投资机会。因此，本策略旨在寻找短期抄底机会。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：1）过于注重当天的跌幅，而没有考虑到股票的长期趋势，可能会造成投资风险；2）选股参数筛选较为简单，可能会忽略掉一些财务数据等其他重要信息，从而降低选股的准确度。
如何优化？
对选股策略可通过如下方式进行优化：1）适当引入更多宏观和微观的财务指标，对股票的长期投资价值进行评估；2）通过技术分析等方法对股票的长期趋势进行预估，从而在选股中增加趋势性的考虑，更好地控制投资风险；3）加强模型评价和回测，找到优化策略的先决条件，从而进行优化。
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、今日最大跌幅＜-4且＞-5的股票进行选购。
同花顺指标公式代码参考
本选股策略不涉及技术指标因素，不需要给出。
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：今日最大跌幅＜-4且＞-5
df = df[(df['LOW'] - df['PREV_CLOSE']) < -4]
df = df[(df['LOW'] - df['PREV_CLOSE']) > -5]
# 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
