问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%,剔除北京A股和ST股的基础上，在10点之前进行选股，选用非ST股票，使用五部涨停战法进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑重视涨停板的影响，选用非ST股票，在10点之前进行选股，使用五部涨停战法进行投资。五部涨停战法是一种较为经典的技术分析方法，在选股过程中可以挖掘出潜在涨停板的股票，同时剔除存在实际困难以及市场风险的ST股票。在10点之前进行选股的目的是提前获取潜在涨停板的股票，以获取更高的收益。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：1. 针对短线波动性较高的个股，过度依赖技术分析方法，可能会出现市场情绪因素的影响；2. 风格偏好过于狭窄，剔除了很多潜在高成长股票，可能会影响长期收益。
如何优化？
-
结合基本面分析
可以将基本面分析与技术面指标相结合，以得到更全面的股票筛选，可以更好地挖掘出有价值的潜在股票。 -
动态更新选股时间和股票信息
可以根据市场行情，动态设置选股时间和股票信息，比如更新涨停板信息的时间区间、涨停板的数目以及选择标准等方面的信息，实现更精准地选股。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%,剔除北京A股和ST股的基础上，在10点之前进行选股，选用非ST股票，使用五部涨停战法进行投资。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑中需要用到非ST股票，在通达信中的指标为：STEXCHANGE != '北京', NOT ST。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_good_stocks():
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20210201', end_date='20210228', fields='cal_date,is_open')
trade_date = trade_cal[trade_cal.is_open == 1].iloc[-1].cal_date + ' 10:00:00'
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry')
stock_list = stock_list[stock_list['name'].str.contains('ST') == False]
good_stocks = []
for ts_code in stock_list['ts_code']:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=trade_date, end_date=trade_date)
if len(daily_data) > 0 and daily_data.iloc[0]['pct_chg'] >= 9.5:
good_stocks.append([ts_code, stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0].name, stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0].industry])
good_stocks = pd.DataFrame(good_stocks, columns=['ts_code', 'name', 'industry'])
return good_stocks
good_stocks = get_good_stocks()
print(good_stocks)
## 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？
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