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、昨日成交额大于6千万的股票进行选购。
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，即选择昨日成交额大于6千万的股票进行选购。这是基于成交额可以反映股票活跃程度和交易参与度的理论，认为活跃度高的股票可能具有更好的盈利机会。因此，本策略旨在寻找具备高活跃度的、有稳定涨势的股票。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：1）成交额无法反映公司基本面和业务发展情况，有可能忽视个别优质股票；2）昨日成交额容易受市场波动、外部风险、市场热度等因素影响，导致策略缺少稳定性与可持续性；3）选股的参数设定过于简单，可能掩盖了一些持有其他优质特征的个股，因此策略的精确性可能有待提高。
如何优化？
对选股策略可通过如下方式进行优化：1）引入行业、市场资讯、经济数据等信息，综合分析股票的多个属性，以提高选股效果；2）结合机器学习、深度学习算法，以学习股票特征的变化，进而指导选股策略的设定和调整；3）适时更新选股参数，以适应不同时期、不同市场的选股策略需要。
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、昨日成交额大于6千万的股票进行选购。
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：昨日成交额大于6千万
df = df[df['TURNOVER'] > 60000000]
# 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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