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、2021年有过涨停的标的。该选股策略旨在寻找波动性较大、股价适中、近期上涨动能强的标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过选取振幅大于1、股价为18.5元、且2021年有过涨停的标的，筛选出一些近期具有较强上涨动能的标的。短期内存在涨停板往往能够吸引一些投机资本的追买和推动股价上涨，同时该逻辑还注重波动性和股价价格适中的要求，旨在寻找比较理想的标的投资。
有何风险？
该选股策略同样依赖于涨停板的数据，有可能会受到人为操控等市场行为的影响。同时，因为选股逻辑对于标的的选择比较短期，忽略了标的的长期业绩、成长方向和市场格局等因素，使得选股策略具有一定的盲目性和不全面性。
如何优化？
可以结合基本面指标、行业分析、市场趋势等，进行全面的选股分析，找到具有长期投资潜力和景气周期上升趋势的标的。同时，可以加入止盈、止损等风控措施，规避选股策略可能遭遇的风险。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、股价为18.5元、2021年有过涨停的标的，同时加入基本面指标、行业分析、市场趋势等综合分析，找到有长期投资潜力和景气周期上升趋势的标的。同时加入止盈、止损等风控措施。
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
# 2021年有过涨停
SELECT3 = COUNT(IF(HIGH == REF(HIGH, 1), 1, 0), '2021-01-01', '2021-12-31') > 0
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '成交额'
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()
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(trade_date='20220101')
# 进行选股
selected_stocks = []
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 判断筛选条件
if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or row['close'] != 18.5 or not has_recent_year_limit_up(row['ts_code'], pro, year=2021):
continue
# 根据筛选条件选取标的
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
selected_data['stock_name'] = row['name']
selected_data['stock_price'] = row['close']
# 可添加其他指标
selected_stocks.append(selected_data)
# 按成交额从高到低排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
def has_recent_year_limit_up(stock_code, pro, year):
# 判断股票是否有涨停板
df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date=f'{year}0101', end_date=f'{year}1231')
for idx, row in df.iterrows():
if row['high'] == row['low'] and row['pre_close'] != row['high']:
return True
return False
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、2021年有过涨停的标的，同时加入基本面指标、行业分析、市场趋势等综合分析，找到有长期投资潜力和景气周期上升趋势的标的。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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