问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、换手率大于2%小于9%、前25天内有涨停。该选股策略主要从波动性、市场交易情况以及涨停板等角度进行考虑。
选股逻辑分析
该选股策略包含了三个条件，分别为振幅大于1、换手率大于2%小于9%以及前25天内有涨停。振幅大于1可以较好地筛选出波动性较大的股票，换手率大于2%小于9%表明了股票市场的交易活跃程度，前25天内有涨停板则可以表明市场对股票有一定关注度。
有何风险？
该选股策略主要从波动性、市场交易情况以及涨停板等角度进行考虑，但并未充分考虑其他因素（如基本面等），可能存在一定的遗漏和误判。同时，前25天内有涨停并不能保证今后股票的表现。此外，不同股票的涨停板出现频率和形态存在较大差异，因此可以考虑优化涨停板选取的方式。
如何优化？
可以结合其他技术指标（如均线、MACD等）以及基本面指标（如营收、净利润等）进行综合考虑，以更为全面的方式进行选股。可以适当调整选股策略，例如可以将振幅和换手率的阈值适当调整，选择合适的股票。同时，可以针对不同的板块和市场阶段，适当调整选股条件和比重，以提高策略的有效性和适用性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、换手率大于2%小于9%、前25天内有涨停。该选股策略主要从波动性、市场交易情况以及涨停板等角度进行考虑。
同花顺指标公式代码参考
选股条件为：振幅大于1、换手率大于2%小于9%、前25天内有涨停。
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1;//振幅大于1
C2: TURNOVER_RATE>2 AND TURNOVER_RATE<=9;//换手率大于2%小于9%
C3: COUNT(CLOSE>=REF(MAX(CLOSE, 25), 1), 25)>0;//前25天内有涨停
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')
# 筛选符合条件的股票
df_list = []
for code in data['ts_code']:
# 获取涨停板数据
limit_data = pro.limit_list(ts_code=code, start_date='', end_date='')
if limit_data.empty or limit_data[limit_data['high_low_limit']=='--'].shape[0]!=25:
continue
# 获取K线数据
k_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20211010', end_date='20211031')
if k_data.empty:
continue
# 获取KDJ指标数据
tech_data = pro.new_share(ts_code=code, start_date='20210101', end_date='20211031', fields='close,low,high,turnover_rate,j,kdj_d,kdj_j,kdj_k')
if tech_data.empty or tech_data.shape[0] < 9:
continue
# 判断是否符合要求
if abs((tech_data.iloc[-1]['high'] / tech_data.iloc[-1]['low'] - 1) * 100) < 1: # 振幅小于1
continue
if tech_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 2 or tech_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 9: # 换手率不在2%~9%之间
continue
# 添加符合条件的股票
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = data[data['ts_code']==code].iloc[0]['name']
df_list.append(info)
# 根据个股热度排序
selected_stocks = pd.DataFrame(df_list)
selected_stocks = selected_stocks.head(length)
return selected_stocks
致辞
本次问答为选股逻辑：振幅大于1、换手率大于2%小于9%、前25天内有涨停的问答。该选股策略主要从波动性、市场交易情况以及涨停板等角度进行考虑，建议结合其他技术指标和基本面指标进行综合筛选以提高选股的准确性。所给出的通达信指标公式参考和python代码参考仅供参考，读者可以根据实际情况进行优化和修改。
## 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？
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