问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，剔除昨日涨停，10天内涨停天数大于2。该选股策略旨在从波动性较高并且近期热度较高的股票中选出具有超额收益潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于振幅指标和涨停天数指标进行选股，振幅指标用于挑选出波动性较高的股票，涨停天数指标用于筛选近期热度较高的股票。同时，剔除昨日涨停的股票，可以避免选出涨停板连板的热门炒作股票，减少风险。
有何风险？
以下是该选股逻辑可能存在的风险：
-
单一指标选股，未能全面考虑个股的基本面和技术面指标，可能存在未发现投资机会的风险。
-
过分追求短期热度的股票，可能存在过度炒作或短期投机行为的风险。
-
基于历史数据，未能完全反映当前市场环境和行情趋势，可能存在滞后性的风险。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
-
增加其他基本面和技术面指标，如市场价值、成长性、收益性等，以更全面地衡量个股的价值和潜力。
-
适当优化选股条件，以提高选股精确度和风险控制能力，在综合分析的基础上，加强风控措施和投资管理。
最终权益选股逻辑
选股策略为：振幅大于1，剔除昨日涨停，10天内涨停天数大于2。同时，结合其他基本面和技术面指标，如市场价值、成长性、收益性等进行综合分析和判断，以期望获取更合理的投资收益。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：
C>REF(HIGH,1) AND NOT(LIMIT) AND COUNT(LIMIT>0,10)>2
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
# 设置回测起点和终点
start_date = '2017-01-01'
end_date = '2022-01-01'
# 获取候选非ST股票列表
symbols = get_symbols(exchanges=['SZSE'], sec_types=['STOCK'], fields=['symbol', 'market_cap'])
symbols_selected = []
for symbol in symbols:
df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date, fields='close,high')
# 判断标的股票是否符合要求
if (df['high'].iloc[-1] > df['close'].iloc[-2]) and (not LIMIT) and (sum(np.array(LIMIT)[-10:]) > 2):
symbols_selected.append(symbol)
# 按市值从小到大排序名
symbols_selected.sort(key=lambda x: quote(valid_symbols=x, fields='circulating_market_cap'))
# 统计周线MACD指标值
for symbol in symbols_selected:
df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date, fields='open,close,high,low,volume')
if (df['close'].iloc[-1] > df['close'].iloc[-60]) and (df['low'].iloc[-1] > df['low'].iloc[-2]):
order_target_percent(symbol=symbol, percent=0.1, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
以上代码为选股逻辑为振幅大于1，剔除昨日涨停，10天内涨停天数大于2。为获取更好的投资机会，需要结合其他基本面和技术面指标进行综合分析和判断。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
