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、开盘价在十日线左右的股票作为基本条件。
选股逻辑分析
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、开盘价在十日线左右的股票作为基本条件。其中，振幅大于1和非ST的股票均具备较强的波动性，有利于投资收益。同时，开盘价在十日线左右可以体现股票的短期趋势，符合短线投资的结构特征。
有何风险？
选股策略过于依赖技术指标，忽略了一些重要的基本面因素，例如财务数据、行业趋势等。同时，开盘价在十日线左右虽然可以体现股票的短期趋势，但是可能存在一定的主观性和对历史数据的过度依赖。
如何优化？
可以加入更多和更全面的基础面因素作为筛选和评估条件。例如市盈率、市净率、负债率等财务因素，还可以加入行业、概念等因素来综合分析股票价值。
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、开盘价在十日线左右的股票。
同花顺指标公式代码参考
由于选股条件中多数为市场情绪和基本面指标，因此没有具体的技术指标可用。
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, 10点之前选股票
df = df[df['NAME'].str.upper().str.find('ST') == -1]
df = df[df['TIME'] < '10:00']
# 筛选条件3：五部涨停战法
df['CLOSE_SMA5'] = df['CLOSE'].rolling(5).mean()
df['UP_FLAG'] = df.apply(lambda row: 1 if row['CLOSE'] >= row['CLOSE_SMA5'] else 0, axis=1)
df['UP_FLAG_SUM5'] = df['UP_FLAG'].rolling(5).sum()
df = df[df['UP_FLAG_SUM5'] == 5]
# 筛选条件4: 开盘价在十日线左右
df['MA10'] = df['CLOSE'].rolling(10).mean()
df['PRICE_MA10_DELTA'] = abs(df['OPEN'] - df['MA10']) / df['MA10']
df = df[df['PRICE_MA10_DELTA'] < 0.05]
# 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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