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，且高点为两日最高的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面加入了振幅、ST、涨停战法和高点等指标。振幅和涨停战法可以筛选出热点股票，非ST可以保障股票基本面稳定；高点为两日最高则可以筛选出近期具备较强势头的股票。
有何风险？
本选股策略仅仅使用了技术面的指标，忽略了一些基本面因素。同时，高点为两日最高的方法虽然保证了短期的势头，但也有可能会带来较大波动。
如何优化？
可以在选股时综合考虑技术面和基本面因素，综合使用多种指标。同时，高点为两日最高也可以改为长期高点的策略，使选股更稳健。
最终的选股逻辑
本选股策略的完善逻辑为：振幅大于1、非ST、五部涨停战法，且近期高点为长期最高。
同花顺指标公式代码参考
暂无
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：近期高点为长期最高
df['HIGH_MAX_2D'] = df['HIGH'].rolling(2).max()
df['HIGH_MAX_21D'] = df['HIGH'].rolling(21).max()
df = df[df['HIGH_MAX_2D'] == df['HIGH_MAX_21D']]
# 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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