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，按今日竞价金额排序前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加入了排序因素，选取了当日竞价金额排名前5的股票进行买入。这种选股方式可以尽可能地选到流通性好的个股，且有助于缩短成交时间，避免信息滞后。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：1）筛选条件仅针对个股本身，忽略了市场整体走势和宏观经济环境，适应性差；2）按照竞价金额排序存在实时性问题，容易出现选股滞后。
如何优化？
可以辅助经常性的动态指标和公司基本面数据，结合多种数据来源，例如机构分析、市场研究、财务分析等分类信息，打造更具有判断力的模型，从而提高选股的准确性和市场适应性。
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，按今日竞价金额排序前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：按今日竞价金额排序前5
df = df.sort_values('JINGJIA_MONEY', ascending=False).head(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。
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