问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,反包,10天内涨停天数大于2。
选股逻辑分析
该选股策略同样采用了振幅指标和反包指标来选择波动较大、具有反转信号的股票，并加入了涨停指标来选择近期热门股票。该选股逻辑注重股票的短期受关注度和流动性。
有何风险？
由于该选股策略过于重视热点股票，可能会忽略掉其他有潜力的股票。同时，涨停指标受到市场流动性和投机情绪的影响较大，不一定符合股票的真实价值，有一定的风险。
如何优化？
可以引入其他短期技术指标、基本面指标等辅助筛选股票，同时加入长期趋势指标，综合考虑股票的短期受关注度和长期投资价值。
最终的选股逻辑
基于以上分析，提出下面完善后的选择逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 近10天内涨停天数大于2；
- 过滤得到满足条件的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的指标公式代码：
F01: HIGH/LOW-1 > 0.01; // 振幅大于1
F02: NOT(SIGN(CLOSE - REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03: COUNT(IF(ABS(C / REF(C, 1) - 1) > 0.095, 1, 0), 10) > 2; // 10天内涨停天数大于2
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SELECT(IF(1, 1, 0),"选股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbols):
# 获取数据，计算指标
high = dv.get_ts("high", symbol=symbols)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbols)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbols)
amplitude = (high / low - 1 > 0.01)
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
limit_up = (close / dv.get_ts("pre_close", symbol=symbols).shift(1) - 1 > 0.095)
recent_limit_up = limit_up.rolling(window=10).sum() > 2
selected_stocks = ((amplitude & reverse_pattern) &
recent_limit_up)
selected_stocks.sort_values("close", ascending=True, inplace=True)
return selected_stocks.index.tolist()
在计算股票指标的基础上，引入涨停指标进行加强策略的选股能力，并加入筛选涨停次数≥2的条件来规定股票的潜力挖掘空间，进而根据阈值选取符合指标要求的股票。
## 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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