问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、10天内涨停天数大于2的股票。该选股策略旨在找到近期炒作较热的股票，适合短期投机者使用。
选股逻辑分析
该选股策略以振幅大于1、股价为18.5元、10天内涨停天数大于2的股票为选股条件。其中，振幅大于1、股价为18.5元为筛选市场规模和价格合理的股票，10天内涨停天数大于2则表示该股票在近期炒作较为热烈。该选股策略适合选取短期炒作的热门股票，适合短线操作。
有何风险？
该选股策略忽略了具体的公司财务状况、行业前景、管理水平等因素，可能导致选股不理想的情况。此外，由于该策略是短线操作，容易受到市场情绪和技术因素的影响，存在较大的波动风险。
如何优化？
在选股时，可以考虑将公司财务、管理、行业前景等因素作为筛选条件之一，此外，还可以加入市场板块走势、技术走势等因素以构建全面的选股模型。此外，由于该策略是短线操作，建议根据市场情况和技术走势定期调整。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、10天内涨停天数大于2的股票。
同花顺指标公式代码参考
# 振幅大于1
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
# 股价为18.5元
SELECT2 = CLOSE == 18.5
# 10天内涨停天数大于2
SELECT3 = COUNT(IF(CLOSE == REF(HIGH, 1), 1, 0), 10) > 2
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '个股热度'
SORT_ASCEND = False
以上为计算选股逻辑的同花顺指标公式。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取A股市场所有的股票
all_stocks = [ts_code for ts_code, name, industry in pro.stock_basic(fields='ts_code,name,industry', exchange='', list_status='L').values.tolist() if name[0] != 'S']
# 计算选股指标并依此进行选股
selected_stocks = []
for ts_code in all_stocks:
hist_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20000101', end_date='20220101', fields='trade_date,high,low,close')
if hist_data.empty:
continue
# 判断10天内的涨停天数是否大于2
is_up_limit = hist_data['close'] == hist_data['high']
up_limit_counts = is_up_limit.rolling(window=10, min_periods=1).sum()
if up_limit_counts.max() <= 2:
continue
# 筛选符合条件的股票
if hist_data['high'].max() == hist_data['low'].min() or hist_data.iloc[-1]['close'] != 18.5:
continue
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = ts_code
selected_data['pro_name'] = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name']
selected_data['industry'] = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='industry').iloc[0]['industry']
selected_data['exchange'] = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='exchange').iloc[0]['exchange']
selected_stocks.append(selected_data)
# 按个股热度从大到小排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、10天内涨停天数大于2的股票。可根据实际需求进行修改。
## 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？
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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