问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，非ST股票，选取当日收盘前五分钟之前没有涨停过的股票。该选股策略注重选取同时具有活跃度和市值优势，并选取有一定上涨空间的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑市值和涨幅等多个方面，高流通市值是公司规模的体现，非ST股票代表了基本面没有明显问题，同时，振幅大于1可以反映出一定的交投活跃度，选取当日收盘前五分钟之前没有涨停过的股票，代表了股票上行空间的一定程度。该策略综合了多个方面的因素，选取优质股票。
有何风险？
在选取当天五分钟内没有涨停过的股票时，忽略了该股票在其他时间段内的涨跌情况，可能会漏选一些涨幅较大的股票，需要进一步筛选。同时，在选取股票时忽略了其他技术指标，容易产生一定偏差性。
如何优化？
可以进一步结合其他技术指标，例如成交量、股价、市净率等，提高选股的准确性。同时，可以进一步考虑股票的基本面因素，例如公司盈利能力、业绩增长等，更好地筛选优质股票。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，非ST股票，当日收盘前五分钟之前没有涨停过。同时，结合成交量、股价、市净率等其他技术指标进行综合判断。
同花顺指标公式代码参考
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100) >= 1; //振幅大于1
C2: CIRC_MV > 10000000000; //流通市值大于100亿元
C3: NOT IFSTOCK; //非ST股票
C4: REF(CLOSE, 1) < REF(HIGH, 2) AND REF(CLOSE, 1) < REF(HIGH, 3) AND REF(CLOSE, 1) < REF(HIGH, 4) AND REF(CLOSE, 1) < REF(HIGH, 5); //选取当日收盘前五分钟之前没有涨停过的股票
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3 AND C4;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import time
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,market')
# 筛选符合条件的股票
data['sort'] = data['circ_mv'].rank(ascending=False) # 根据流通市值进行排序
data = data[data['sort'] <= 200] # 取前200名
select_list = []
for i in range(len(data)):
code = data.iloc[i]['ts_code']
market = data.iloc[i]['market']
if market != 'SH': # 非主板股票
continue
# 排除ST股票
daily_basic = pro.daily_basic(ts_code=code, trade_date=time.strftime('%Y%m%d'))
if daily_basic.iloc[0]['is_st'] == '1':
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=code)
if len(daily_data) < 5:
continue
# 判断当日五分钟内是否涨停过
max_price = daily_data.iloc[0:5]['high'].max()
if daily_data['high'].iloc[0] == max_price:
continue
select_list.append({'ts_code': code, 'name': data.iloc[i]['name']})
# 随机选择一定数量的股票
selected_stocks = pd.DataFrame(select_list)
selected_stocks = selected_stocks.sample(n=length)
return selected_stocks
## 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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