问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、500日内至少2次涨停。该策略主要基于技术面的指标进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑主要基于股票价格和成交量进行筛选，并加入涨停板指标来判断股票的潜在机会。振幅大、现量大、高开等指标反映了当日股票的活跃度和热度，涨停板指标则表明了投资者对股票的看好程度。此外，由于该策略筛选的是过去500天内至少有两次涨停的股票，可以减少筛选出的次新股的交易并提高风险控制能力。
有何风险？
该策略可能存在过度依赖技术面因素的问题，忽视了股票的基本面因素，例如公司业绩、财报等。另外，振幅大、现量大等指标只是反映当前市场交易热度的状态，不一定反映股票的真实内在价值。同时，涨停板指标容易受到市场资金流动、板块走势、市场风格等多种因素的干扰，也存在过度依赖的问题。
如何优化？
可以在技术面因素的基础上，加入一些基本面因素作为参考。例如，可以考虑公司的市值、盈利能力、成长性、股权结构等因素，以综合判断股票的真实价值和风险潜在。此外，可以加入其他指标和因素，例如涨幅、流通市值、市盈率等来提高选股的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开且过去500日内至少有两次涨停，同时综合考虑多个基本面和技术面因素进行筛选，以找出稳定性、可靠性高的股票进行买入。
同花顺指标公式代码参考
无同花顺指标公式可提供
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,market,start_date').values.tolist() if name[0] != 'S' and name[:3] != 'ST']
for ts_code in all_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date=pd.to_datetime('today'))
if len(daily_data) < 500 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data['high'].max() < 5 or daily_data.iloc[-1]['open'] == daily_data.iloc[-1]['low']:
continue
high_limit_count = 0
for _, row in daily_data.iloc[-500:].iterrows():
if row['trade_date'] >= pd.to_datetime('today') - pd.Timedelta(days=2):
if row['pct_chg'] >= 9.95:
high_limit_count += 1
if high_limit_count < 2:
continue
selected_stocks.append((pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name'], ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，基于股票价格波动和成交量进行筛选，并加入涨停板指标来判断股票潜在机会。建议综合考虑多个因素和指标进行细化筛选，例如市值、盈利能力、流通市值等基本面因素，增加对股票的全面评估。同时，注意风险控制，及时止损和止盈，确保风险可控。
## 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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