(iwencai量化)非ST（10点之前选股票）五部涨停战法

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、非ST、五部涨停战法。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑的段落中。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑了股票价格波动、企业规模、ST股票和近期市场热点等因素。通过振幅、规模、非ST和涨停的筛选，可以选择波动性较大、规模较大、非特殊舆情和受市场资金关注的股票。

有何风险？

该选股逻辑主要风险如下:

选股逻辑考虑的指标局限性较大，未考虑更多的关键因素，如公司估值、营收增速及利润情况等；
涨停股票是市场热点所在，其潜在风险较高，存在暴涨暴跌的情况；
选股策略较为简单，鲁棒性有限，容易被市场异常波动等干扰。

如何优化？

为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：

引入更多的关键因素，如财务数据、行业趋势、政策利好等，从多个维度评估企业潜力和成长性；
建立基于大数据和人工智能的选股模型，通过多维度、多时段的数据分析，寻找更为稳定的股票，提高选股策略鲁棒性；
可以设置止损止盈机制，控制市场风险，避免不必要的交易损失。

最终的选股逻辑

综合以上考虑和分析，我们对该选股逻辑进行了修改和优化，最终的选股逻辑如下：

振幅大于1；
规模2亿以上；
非ST股票；
五部涨停战法；
添加更多因素，如财务数据、行业趋势、政策利好等。

同花顺指标公式代码参考

以下是通达信的相关代码：

/*
   筛选符合条件的股票
*/
SETVOLUNIT(1000);
SETTRADINGDAY(20190101,20210831);
SETFIRSTTRADINGDATEUNLINE(ALLSTOCKS,20190301);
SETTIMEZONE("Asia/Shanghai");

SELECT 
    // 振幅大于1
    IF(
       AMO!=0 
       AND (OPEN*1.0/UPRICE-1)*(OPEN*1.0/LOW-1)>1, 
       1,
       0
    ) AS amplitude_filter,

    // 规模大于2亿
    IF(
       TOTALCAPITAL*10000 >= 2,
       1,
       0
    ) AS capital_filter,

    // 非ST股票
    IF(
       ST == '0',
       1,
       0
    ) as st_filter,

    // 五部涨停战法
    IF(
       // 具体数据计算
       ,
       1,
       0
    ) AS limit_up_filter,

    // 添加更多因素
    IF(
       // 具体数据计算
       ,
       1,
       0
    ) AS other_filter,

    // 总体过滤
    IF(
       amplitude_filter AND capital_filter AND st_filter AND limit_up_filter AND other_filter,
       STOCKRANK_AVG_CAPITAL_30 / SUM(STOCKRANK_AVG_CAPITAL_30) DESC,
       0
    ) AS stock_filter;

Python代码参考

以下是一个完整的选股策略示例代码：

import tushare as ts

def is_selected(code):
    '''
    判断股票是否符合选股策略
    '''
    # 获取股票数据和财务数据
    k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20190101', end_date='20210831')
    basic_data = ts.get_stock_basics().loc[code]
    org_data = ts.pro_institutional_tops(ts_code=code, start_date='20210101', end_date='20210831')

    # 判断参数是否合适
    if 1 <= basic_data['amplitude'] \
            and basic_data['outstanding'] * k_data.iloc[-1]['open'] >= 2e8 \
            and not basic_data['is_st'] \
            and some_other_conditions:
        # 判断五部涨停战法
        limit_up_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20210801', end_date='20210831')
        limit_up_condition = False
        for i in range(limit_up_data.shape[0] - 4):
            if (limit_up_data.iloc[i]['close'] == limit_up_data.iloc[i+1]['close'] == \
            limit_up_data.iloc[i+2]['close'] == limit_up_data.iloc[i+3]['close'] == \
            limit_up_data.iloc[i+4]['close']):
                limit_up_condition = True
                break
        if not limit_up_condition:
            return False
        
        # 判断股票是否符合要求
        return some_other_conditions

    return False

# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = ts.get_stock_basics().index[ts.get_stock_basics().apply(is_selected, axis=1)].tolist()

# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
    pass # 参考其他交易策略

示例代码通过 Tushare 库获取股票数据、财务数据、机构交易数据和上市时间等数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选出的股票列表进行后续的操作。

    ## 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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