问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、价格＜12、非ST，10点之前选股票，采用五部涨停战法。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑是：
- 振幅大于1：表示该股票市场交易活跃度较高；
- 价格＜12：表示该股票价格较为便宜，具有一定的投资价值；
- 非ST：排除ST股票，减少风险；
- 10点之前选股票：选股时间早，可更早一步抢占机会；
- 五部涨停战法：选取具有连续涨停概率的个股。
这些筛选条件综合在一起，可以筛选出市场交易活跃，价格较为便宜且风险相对可控的个股，同时通过涨停战法提高选股准确性。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 市场风险：市场变化万千，筛选出的个股未必能在未来走势上持续表现优异，存在一定的操作风险；
- 选股时间限制：选股时间太短，可能会错过更好的机会；
- 五部涨停战法本身的局限性：五部涨停战法不一定适用于所有股票，存在一定的盲目性。
在实际操作时，需要根据市场情况进行相应的调整和优化，注意风险控制和收益平衡。
如何优化？
为了进一步提高选股准确性和降低风险，可以从以下方面进行优化：
- 引入更多关注度指标：可以引入机构持股比例变化、机构关注度排名等指标进行辅助分析；
- 加强对市场行情分析：着眼对市场行情的分析，在选股策略中增加市场情况等因素；
- 合理选择时间：选股时间需要较为充分，增加更细节的选股条件。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：
在振幅大于1、价格＜12、非ST、选股时间充足的基础上，采取具有一定的流行度和有效性的涨停战法进行选股。具体筛选条件可根据市场情况进行适度调整。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) > 0.01
- 价格指标：
价格小于12：
CLOSE < 12
- 非ST股票：
NOT IF(INSTR(SEC_NAME,'ST')>=1,True,False)
- 时间选取：
选取早于10点的股票：
SELECT_TIME<=093000
- 五部涨停战法：
HIGH/DELAY(CLOSE,1)-1]>0.095
AND [HIGH/DELAY(CLOSE,2)-1]>0.19
AND [HIGH/DELAY(CLOSE,3)-1]>0.285
AND [HIGH/DELAY(CLOSE,4)-1]>0.38
AND [HIGH/DELAY(CLOSE,5)-1]>0.475
python代码参考
# 振幅指标
amplitude = (high - low) / ref(close, 1)
amplitude_filter = amplitude > 0.01
# 价格指标
price_filter = close < 12
# 非ST股票
st_filter = ~(df['股票名称'].str.contains('ST'))
# 时间选取
time_filter = df['选股时间'] <= pd.Timestamp('09:30:00')
# 五部涨停战法
change_rate1 = high / ref(close, 1) - 1
change_rate2 = high / ref(close, 2) - 1
change_rate3 = high / ref(close, 3) - 1
change_rate4 = high / ref(close, 4) - 1
change_rate5 = high / ref(close, 5) - 1
five_limit = (change_rate1 > 0.095) & (change_rate2 > 0.19) & (change_rate3 > 0.285) & (change_rate4 > 0.38) & (change_rate5 > 0.475)
# 组合筛选条件
final_filter = amplitude_filter & price_filter & st_filter & time_filter & five_limit & ...
# 排序选股
selected_stocks = df[final_filter].sort_values(by='CSI', ascending=False).reset_index(drop=True)
注意：以上代码仅为参考，实际实现时需要根据实际数据情况进行适当修改，并考虑涨跌风险控制等问题。
## 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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