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、集中度70%以下的股票。
选股逻辑分析
本选股策略相对于之前的版本新增了集中度作为筛选因素，排除过于集中的股票，从而降低投资风险。
有何风险？
本选股策略的风险主要体现在集中度的选取范围可能不准确，会漏选或误选部分股票，同时仍可能忽视其他重要因素，如行业趋势、企业质量等。
如何优化？
对于以上风险，可以结合其他筛选因素，如市盈率、股价、营收等，对选取范围进行评估和优化，并综合考虑行业走势等因素，综合判断。
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、集中度70%以下的股票。
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']]
# 筛选条件4：集中度70%以下
df = df[df['RANK_DEGREE'] < 0.7]
# 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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