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、按个股热度从大到小排序名的股票进行选股。
选股逻辑分析
本选股策略在传统选股指标的基础上，增加了按个股热度排序的条件，可以更准确地筛选出热门股票。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：1）排名方式可能存在偏差，需要进行数据分析和比对；2）忽视其他重要因素，如股票流动性、板块走势等。
如何优化？
对于以上风险，可以对本选股策略进行如下优化：1）结合其他排序方式，并进行对比和验证；2）综合考虑多个因素，如成交量、价格走势等，对股票进行分析和判断。
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、按个股热度从大到小排序名的股票进行选股。
同花顺指标公式代码参考
无，本选股策略不需要通达信指标公式。
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_MAX'] = df['CLOSE'].rolling(5).max()
df = df[df['CLOSE'] == df['CLOSE_MAX']]
# 按个股热度排序
df = df.sort_values('HOT', ascending=False)
# 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。
