(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、非ST（10点之前选股票）五部涨

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、非ST，采用十点之前涨停战法选股。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以筛选出波动较大但有短期交易潜力的股票。
2. 流通盘小于等于55亿股可以筛选出小盘股，小盘股可能具有较高的风险和回报。
3. 非ST可以排除财务状况较为恶劣的股票。
4. 十点之前涨停战法选股可以挖掘股市短期涨停机会。

有何风险？

1. 挑选股票时可能忽略了公司的基本面分析，导致选出的股票估值偏高或业绩虚高。
2. 涨停战法选股可能存在过度投机行为，短期内回报很高但长期风险较大。

如何优化？

1. 可以结合其他技术指标进行筛选和分析，如相对强弱指标、MACD指标等。
2. 可以综合使用多重选股逻辑进行筛选，如结合基本面数据、技术指标和市场趋势等，降低风险。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、非ST，采用十点之前涨停战法选股。同时，结合相对强弱指标、MACD指标等技术指标，以及基本面数据、市场趋势等综合分析和评估股票的风险和回报，严格遵循风险控制和止损策略。

同花顺指标公式代码参考

# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)

# 计算流通盘
free_share = FREE_SHARE
picks_free_share = IF(free_share <= 5500000000, 1, 0)

# 排除ST
st = STRSTR(SEC_NAME, 'ST')
picks_st = IF(st == -1, 1, 0)

# 十点之前涨停战法选股
picks_ten_oclock = IF(COUNT_LESSTHAN(CLOSE, REF(CLOSE, 1)) AND
                       COUNT_LESSTHAN(CLOSE, REF(CLOSE, 2)) AND
                       COUNT_LESSTHAN(CLOSE, REF(CLOSE, 3)) AND
                       COUNT_LESSTHAN(CLOSE, REF(CLOSE, 4)) AND
                       COUNT_LESSTHAN(CLOSE, REF(CLOSE, 5)), 1, 0)

# 取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_st * picks_ten_oclock
picks_final = NLargest(n, picks, picks)

# 输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)

Python代码参考

# 计算振幅
high = df['high']
low = df['low']
close = df['close']
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = df[amplitude > 1].index.tolist()

# 计算流通盘
free_share = df['free_share']
picks_free_share = df[free_share <= 5500000000].index.tolist()

# 排除ST
st = df['name'].apply(lambda x: 'ST' in x)
picks_st = df[~st].index.tolist()

# 十点之前涨停战法选股
picks_ten_oclock = df[(df['close'] <= df['close'].shift(1)) & 
                      (df['close'] <= df['close'].shift(2)) &
                      (df['close'] <= df['close'].shift(3)) &
                      (df['close'] <= df['close'].shift(4)) &
                      (df['close'] <= df['close'].shift(5))].index.tolist()

# 取排名前n的股票
n = int(len(df) / 10)
picks = list(set(picks_amplitude) & set(picks_free_share) & set(picks_st) & set(picks_ten_oclock))
picks_final = df.loc[picks].sort_values(by='vol_ratio', ascending=False)[:n]['ts_code'].tolist()

# 输出选股结果
print(picks_final)

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)