问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,非ST（10点之前选股票）五部涨停战法。
选股逻辑分析
该选股策略包含了技术面、基本面和量价关系的指标。振幅大于1考虑了股票的波动性，今日控盘大于21反映了市场资金流入，非ST则剔除了某些不稳定的个股。使用五部涨停战法是基于市场情绪、热点板块等因素，并通过一定的技术分析方法选股，可以增强选股的精度和可靠性。
有何风险？
该选股策略可能面临以下风险：
- 过度依赖短期行情：五部涨停战法的短期性可能导致过度关注近期、短期走势，忽略了公司基本面和行业发展趋势；
- 缺乏系统性支撑：选股策略过于依赖单一指标，忽略了指标间的相关性和系统性，缺少基于统计学原理和经济学理论的支撑；
- 检验周期偏短：策略的检验周期需要考虑、验证的范围偏短，可能会带来未考虑市场波动性和其他因素的风险。
如何优化？
为降低风险并提高策略精度，我们可以考虑以下优化措施：
- 综合运用不同的分析方法，包括基本面分析、技术面分析和市场热点板块分析等，增加策略的全面性和准确性；
- 增加检验周期，验证策略的有效性，并准确评估策略的风险水平；
- 优化选股标准，如选择更符合公司基本面的稳定公司，采用更全面的量价关系指标，以及综合考虑市场情绪和政策导向等因素。
最终的选股逻辑
根据优化需求和风险控制的考虑，我们可以最终选择以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘大于21；
- 选取非ST个股；
- 在10点之前使用五部涨停战法选出5只股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现此策略的部分指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = ABS(CONTROLLING_SHARES_DAY_CHG()) > 21;
C3 = NOT(ST());
C4 = FIVESTOP();
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR), 1), 0) == 0;
python代码参考
以下是Python实现此策略的部分代码：
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_stocks():
c1 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[-1] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][-1]) > 0.21
c3 = not is_st(stock)
if not c3:
continue
c4 = five_day_limit(stock)[-1]
if c1 and c2 and c3 and c4:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: get_price_change(x, 1, datetime.now(), frequency='1d'), reverse=True)
return selected_stocks[:5]
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要根据自己的需求调整。
## 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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