问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，10天内涨停天数大于2，按今日竞价金额排序前5。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
该选股策略基于以下几个条件来筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 10天内涨停天数大于2，说明该股票存在一定的热度；
- 按今日竞价金额排序前5，说明该股票存在较高的市场关注度。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 选股策略基于历史数据，不能保证未来股价表现；
- 选股策略只考虑单一指标（竞价金额），难以全面衡量个股的价值和风险；
- 竞价金额排名可能受到市场情绪等因素的影响，存在一定的不确定性。
如何优化？
为降低可能存在的风险和提升选股效果，可以考虑以下优化措施：
- 添加其他指标来衡量个股的价值和风险，如基本面数据、技术指标等，进行综合选股；
- 不只考虑单一指标的排名，而是结合多个指标综合评价；
- 关注市场普遍关注的行业，挑选质量更高的个股进行投资。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股策略：
- 振幅大于1，10天内涨停天数大于2，选出质量更高的个股；
- 结合多个指标进行综合评价；
- 关注市场普遍关注的行业，挑选质量更高的个股进行投资。
注：以上选股策略仅供参考，具体可以根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
由于该选股策略只涉及按竞价金额排序，因此不需要相应的同花顺指标公式代码。
Python代码参考
以下是Python代码的参考：
import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取股票基本信息 ####
rs_basic_info = bs.query_stock_basic()
#### 获取数据 ####
selected_code = []
for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['marketType']=='沪A')|(rs_basic_info['marketType']=='深A')]['code'].tolist():
#### 获取股票数据 ####
rs = bs.query_history_k_data_plus(code, "date, open, close, high, low, volume",
start_date=(datetime.now() - timedelta(days=300)).strftime('%Y-%m-%d'),
end_date=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
frequency="d", adjustflag="3")
data = rs.get_data()
#### 获取选股条件 ####
if len(data) >= 250:
condition1 = (data['high']-data['low']).iloc[-1]/data['close'].iloc[-1]*100 > 1
condition2 = len(data[data['close']>data['close'].shift(1)*1.098]) > 2
#### 判断是否满足条件 ####
if condition1 and condition2:
#### 获取今日竞价金额 ####
rs_today = bs.query_today_all(code)
result_today = rs_today.get_data()
if not result_today.empty:
#### 按竞价金额排序 ####
result_today = result_today.sort_values(by='turnover', ascending=False)
if code in result_today['code'][:5].tolist():
selected_code.append(code)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_code
注：以上Python代码需要安装baostock等库，仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
## 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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