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、近一个月内有过涨停的股票为基本条件。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面上依据了振幅、五部涨停战法和近期涨停等指标，同时没有考虑基本面因素如公司业绩、财务状况等。
有何风险？
本选股策略存在选出表现不佳的股票的风险，同时近期涨停可能是短期资金的投机行为，其股价长期表现可能不佳。此外，选股策略缺失基本面因素可能导致在公司财务状态等方面存在风险。
如何优化？
可以考虑引入更多基本面因素指标，如市盈率、市净率等，并增加对技术面和基本面因素的综合考虑。同时可以设置风控指标并建立科学的止损机制，减少股票风险。
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、近一个月内有过涨停的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 无
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
# 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：近一个月内有过涨停
df['LAST_LIMIT_UP_DATE'] = df.groupby('CODE')['TIME'].apply(lambda x: x.shift(1))
df['LAST_LIMIT_UP_DATE'] = pd.to_datetime(df['LAST_LIMIT_UP_DATE'])
one_month_ago = datetime.now() - timedelta(days=30)
df = df[df['LAST_LIMIT_UP_DATE'] >= one_month_ago]
# 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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