问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，非ST，五部涨停战法。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于技术分析和市场表现，筛选出具备潜力和市场价值的个股。振幅大于1和K线小于20代表股票波动性较大，有机会获得更高的收益。同时，排除ST股票可以避免不必要的风险和亏损。选用五部涨停战法可以更好地捕捉并确认股票的长期走势。
有何风险？
无风险免费午餐，股票市场存在很大的不确定性和随机性，市场波动和风险非常高，选股策略存在偏差和风险。五部涨停战法属于技术分析中时间和事件的关系比较多，因此比较容易受到市场虚假炒作、机构操纵和市场氛围等多种因素的影响。
如何优化？
可以综合考虑多个指标和时间跨度，从多角度分析和比较股票的表现和价值。例如，可以考虑机构持股比例、股息率、PEG等指标，增强选股策略的可靠性和稳定性。同时，定期进行回测和验证，多方面评估策略的效果和可持续性。此外，要注意避免盲从和从众心理，保持独立思考和理性分析的能力。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 排除ST股票；
- 使用五部涨停战法；
- 综合考虑多个指标和时间跨度。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上实现该选股策略的指标公式代码：
AMPLITUDE := (HIGH - LOW) / C;
SELECTOR1 := C < 20 AND NOT ST;
SELECTOR2 := REF(C/N, 0) < 1.098 AND REF(C/N, 1) < 1.098 AND REF(C/N, 2) < 1.098 AND REF(C/N, 3) < 1.098 AND REF(C/N, 4) < 1.098;
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2;
其中，N为昨日收盘价，ST表示是否为ST股票。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑：
# 计算指标
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
selector1 = (close < 20) & (~code.str.startswith('ST'))
# 使用五部涨停战法
c_n = close.shift(1)
selector2 = (c_n / c_n.shift(1) <= 1.098).rolling(5).sum() >= 5
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code})
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector1, on='code')
selected_stocks = selected_stocks[selector1 & selector2]
return selected_stocks['code'].tolist()
Python 实现该策略的选股逻辑，更加全面和精确地筛选股票并进行有效的风险管理，同时具有很好的实时性和灵活性。
## 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。
