问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、500日内至少2次涨停，且2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在考虑技术面因素的基础上，引入基本面因素，选取具备较大振幅和有涨停历史的股票，同时通过对营收增长率的要求，筛选出具有较好业绩增长的标的。
有何风险？
本选股策略过于依赖于营收变化的单一指标，可能会忽略其他关键的公司财务数据和市场情况。同时，选股过于依赖历史数据，无法完全预测未来业绩增长情况，存在一定的不确定性。
如何优化？
可以引入其他基本面因素和技术指标，如成交量、资产负债表数据、市盈率等，以全面了解公司的财务和市场情况，从而更全面地筛选具备较好业绩增长和投资价值的标的。同时，定期对选股策略进行回溯测试和优化，根据历史表现将策略持续优化，提高选股的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
在选择具有较大振幅和有涨停历史的股票的基础上，结合公司营收增长情况进行筛选，同时结合其他基本面因素和技术指标进行全面分析，筛选出具有较好业绩增长和投资价值的标的。
同花顺指标公式代码参考：
振幅大于1：
(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01
500日内至少2次涨停：
SUM(HIGH / REF(LOW,1) > 1.099, 500) >= 2
2021年营收/2018年营收大于1.1：
YEAR(ANNUAL.INCOME[0]) / YEAR(ANNUAL.INCOME[-3]) > 1.1
排序：
SORT('资金强度', False)
python代码参考：
import tushare as ts
selected_stocks = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
#获取股票数据
annual_data = ts.get_report_data(YEAR, code)
daily_data = ts.get_hist_data(code)
if daily_data is None or daily_data['high'].count() < 20:
continue
#判断营收增长率
income_growth_rate = annual_data['ANNUAL.INCOME'].iloc[-1] / annual_data['ANNUAL.INCOME'].iloc[0]
if income_growth_rate < 1.1:
continue
#判断涨停次数
if daily_data[(daily_data['high'] / daily_data['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() >= 2].empty:
continue
#判断振幅
if (daily_data['high'] - daily_data['low']).mean() / daily_data['close'].mean() > 0.01:
continue
selected_stocks.append(code)
#输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略在综合考虑技术面因素、基本面因素的基础上，筛选出具备较好业绩增长和投资价值的标的，但同样需要结合其他因素进行投资决策，避免单一指标的盲目跟风。
## 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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