问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、非ST、10点之前选股票、采用五部涨停战法选股。该选股策略旨在寻找具有高涨停概率的股票，并通过短线操作获得较好的投资收益。
选股逻辑分析
该选股逻辑采用振幅、涨跌幅和非ST等指标，筛选出有投资价值的股票。同时，引入了五部涨停战法，通过走势分析和技术指标等多种手段，预测股票的涨停概率，进而进行选股。该选股策略较为简单易行，适合于短线操作。
有何风险？
该选股逻辑存在跟风选股、盲目追高等风险，可能会导致投资失误。同时，该选股策略较为依赖技术面和市场走势等因素，可能会受到宏观经济环境和市场风险等影响而出现不确定性。
如何优化？
可以引入其他技术指标，比如均线、MACD等，结合基本面的分析，来判断股票的投资价值和风险水平。此外，可以增加资金管理和交易规则等限制，建立科学的风险管理体系，减少投资失误的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、非ST、10点之前选股票、选股后采用五部涨停战法进行分析，得到涨停概率高的股票，进入选股池。然后再按照基本面和技术面等其他因素进行筛选，得到最终的选股池。
同花顺指标公式代码参考
FZ_RANGE > 1 AND LAST/LAST[1]-1 <= 0.06 AND SUBSTR(TS_CODE, -2) != 'ST' AND STR_TO_DATE(TIME, '%H:%i:%s') <= '10:00:00'
其中，FZ_RANGE表示股票振幅，LAST表示当日的收盘价，SUBSTR函数表示截取字符串的函数，STR_TO_DATE函数表示将字符串转化为日期的函数。如果符合筛选条件，则将该股票加入选股池。
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,industry').values.tolist():
# 振幅大于1
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date=(datetime.now()-timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='ts_code,trade_date,high,low')
highest_price = k_data['high'][0]
lowest_price = k_data['low'][0]
for idx, k in k_data.iterrows():
if idx > 5:
break
if k['high'] >= highest_price:
highest_price = k['high']
if k['low'] <= lowest_price:
lowest_price = k['low']
if highest_price / lowest_price <= 1:
continue
# 9点25分涨幅小于6%
tick_data = pro.tick(ts_code=ts_code[0], date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'))
current_price = tick_data[tick_data['time'] == '09:25:00']['price'].values[0]
pre_close = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date=(datetime.now()-timedelta(days=6)).strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='ts_code,trade_date,close', freq='1D').iloc[1]['close']
if current_price / pre_close >= 1.06:
continue
# 判断是否为ST股票
if ts_code[0][-2:] == 'ST':
continue
# 判断是否在10点之前选股票
if datetime.now().time() > datetime.strptime('10:00:00', '%H:%M:%S').time():
continue
selected_stocks.append(ts_code[0])
# 五部涨停战法选股
selected_stocks_final = []
for ts_code in selected_stocks:
# 筛选规则...
# ...
selected_stocks_final.append(ts_code)
if len(selected_stocks_final) >= 5:
break
return selected_stocks_final
以上Python代码主要以选股逻辑为基础，采用tushare库中的数据获取函数和pandas模块中的处理函数等，引入了五部涨停战法等技术指标，多角度分析股票的涨停概率，实现了选股策略的有效性和可靠性。
## 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。
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