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、非ST，10点之前选出五连板股票。该策略主要基于市场情况和股票涨跌变化情况，通过选择成交量大、涨势好、非ST的股票，并考虑涨停股票的连板情况，选出具有较好投资价值的股票进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择成交量大、涨势好、非ST的股票，并考虑涨停股票的连板情况，选出具有较好投资价值的股票。其中，振幅大于1和现量大于1万手是选出具有明显市场活力、成交量大的股票的主要依据，高开则表现出当日行情较为乐观的股票，非ST则考虑公司的基本面情况，选出具有比较好的投资价值的股票。同时，选出连续涨停的股票，则表现出股价受到资金的持续性买入，有较好的涨势表现。因此，该策略主要基于市场情况和股票涨跌变化情况，以强劲的市场行情、成交量、涨势等因素为买入依据。
有何风险？
该选股策略过于依赖涨停股票，容易产生过于冲动的投资行为。同时没有考虑其他技术指标和公司基本面情况，选股不够全面，容易造成投资风险。
如何优化？
加入其他技术指标和公司基本面相关指标，如MACD、RSI、市盈率、市净率、净利润增长率等指标，从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况，提高选股的准确度。同时，需要综合考虑多个风险因素进行投资决策，平衡收益和风险。
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、非ST，并加入其他技术指标、市盈率、市净率等基本面指标，以及市场整体情况、行业趋势等因素进行分析综合，提高选股的准确度。同时，需要综合考虑多个风险因素进行决策，平衡收益和风险。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略没有某一特定的技术指标，因此不需要同花顺指标公式代码参考。
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').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=pd.to_datetime('today') - pd.Timedelta(days=50), end_date=pd.to_datetime('today')).iloc[:-1, :]
if daily_data['high'].max() < 10 or daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['low']:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['close'].rolling(250).mean().iloc[-1]:
continue
if daily_data.iloc[-2]['close'] * 1.1 <= daily_data.iloc[-1]['close']:
for i in range(2,6):
if daily_data.iloc[-i]['close'] * 1.1 > daily_data.iloc[-i-1]['close']:
break
if i == 5:
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，包括成交量、涨势等条件筛选，同时考虑连续五个涨停的股票，选出具有较好投资价值的股票进行买入。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股的精确度。同时，注意控制风险，综合考虑多个风险因素进行决策。
## 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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