(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、9点25分涨幅小于6%

问财量化选股策略逻辑

本选股策略在日线上选取以下股票：振幅大于1、500日内至少2次涨停、9点25分涨幅小于6%。

选股逻辑分析

本选股策略通过技术面指标和交易时间段与涨幅进行筛选，振幅和涨停次数反映股票短期内的波动性和市场的热度，9点25分涨幅则是一种短期交易行情的参考指标。

有何风险？

和其他技术面选股一样，准确性受到多种因素影响，选股结果可能存在很大偏差，同时，基于时间段的选股策略容易受到市场波动和交易情况的影响。同时，9点25分成交量可能并不稳定，因此参考其涨幅较为风险。

如何优化？

可以继续引入基本面指标，例如市盈率、市净率、收益增长率等，以综合判断股票的估值和核心竞争力。此外，可以采用与选股条件相关联的其他时间段和成交量指标，以降低单一指标的风险。需要注意的是，要根据具体的市场情况与技术指标进行综合分析。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、9点25分涨幅小于6%的股票。

同花顺指标公式代码参考

振幅公式：(high-low)/close
通达信代码：(HHV(HIGH,1)-LLV(LOW,1))/REF(CLOSE,1)
涨停次数公式：计算500日内涨停次数，使用rolling()和sum()函数求和
通达信代码：(HIGH / LLV(LOW, 1) > 1.099).SUM(500)
9点25分涨幅公式：
通达信代码：IF(TIME = 92500, (HIGH - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100, 0)

python代码参考

import tushare as ts

# 定义需要筛选的企业类型
property_list = ['证券', '银行', '保险']
# 定义振幅筛选条件
amplitude_filter = 0.01
# 定义涨停次数筛选条件
rise_stop_filter = 2
# 定义9点25分涨幅筛选条件
rise_filter = 0.06

# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics()

# 筛选振幅满足条件的股票
selected_stocks = stock_list[stock_list['high'] - stock_list['low'] >= amplitude_filter * stock_list['close']]

# 筛选涨停次数满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['high'] / selected_stocks['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() >= rise_stop_filter]

# 筛选9点25分涨幅小于6%的股票
selected_stocks = selected_stocks[ts.get_today_ticks(selected_stocks.index[0], market='上海', time='09:25:00')['price'][0] / selected_stocks['close'].shift(1) - 1 < rise_filter]

# 输出选中的股票
print(selected_stocks.index.tolist())

以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。

    ## 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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