(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、非ST（10点之前选股票）五部

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，非ST，五部涨停战法，10点之前选股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以反映股票的市场波动情况，选股时可以挖掘出更具盈利潜力的股票。
2. 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出有一定涨幅但是未过度涨价的股票，同时具有较好的风险收益特点。
3. 非ST的股票通常有更好的盈利潜力，有一定的投资价值。
4. 五部涨停战法可以选出持续反弹的股票，具有一定的潜力。
5. 10点之前选股票可以早期选出具有潜力的股票。

有何风险？

1. 该选股逻辑缺乏基本面的考虑，投资风险较大。
2. 五部涨停战法只是一个趋势分析指标，目前已经被市场普遍运用，可能存在风险。

如何优化？

1. 结合股票的基本面数据，如市盈率、市净率等进行分析，以降低投资风险。
2. 根据市场行情及板块轮动情况，进行适当的调整和优化。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，非ST，五部涨停战法，10点之前选股票，并结合股票的基本面数据及市场行情进行适当的调整。

同花顺指标公式代码参考

待更新。

python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
    df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
    df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
    df = df[~(df['名称'].str.contains('ST'))]
    df['涨停数'] = (df['收盘价'] == df['收盘价'].shift(1).rolling(5).max()).rolling(5).sum()
    df = df[df['涨停数']>3]
    df = df[df['时间'] < '10:00:00']
    return df

    ## 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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