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、流通市值在50亿至100亿之间的股票进行选购。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面加入了振幅、ST、涨停战法等指标，在基本面上加入了流通市值的约束条件。认为这些因素能够有效的筛选出市场中活跃的、市值适中、趋势向好的个股。
有何风险？
选股策略过度依赖个股的市场活跃性和走势形态，忽视了公司的财务及经营情况，存在一定程度的风险。同时，流通市值也只是一个参考值，不能代表公司的完整价值。
如何优化？
可以加入更多的基本面因素进行分析，例如行业分析、财务指标、管理层、市场竞争优势等。同时，对于流通市值的筛选条件，也可以根据实际情况进行微调。如加入其他市值数据（如总市值和市盈率）配合分析。
最终的选股逻辑
本选股策略完善的逻辑为：振幅大于1、非ST、五部涨停战法、流通市值在50亿至100亿之间的股票进行选购。
同花顺指标公式代码参考
C：收盘价
LOW7：7日最低价
MC：流通市值（单位为亿元）
// 判断是否符合条件
SELECT * FROM STOCK_DATA WHERE (HIGH-LOW)/LOW>0.01 AND NAME NOT LIKE '%ST%' AND CLOSE=MAX5(CLOSE) AND MC>=50 AND MC<=100 AND C<LOW7
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：流通市值在50～100亿之间
df = df[(df['MC'] >= 50) & (df['MC'] <= 100)]
# 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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