(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、前25天有涨停

问财量化选股策略逻辑

本股票策略选取以下股票：振幅大于1、500日内至少2次涨停、前25天内有涨停的股票。

选股逻辑分析

此股票策略主要侧重于短期趋势，重点筛选短期内有较强市场情绪和反应的股票，主要通过涨停次数和涨停时间两个因素来筛选，进一步对市场情绪进行分析，并利用振幅因素来进一步确认市场情绪的真实性。

有何风险？

此股票策略同样受到外部环境、市场等多方面因素的影响，如持续性不足、市场情绪异常等情况都可能影响到选股表现。选股过程中需要关注市场风险和对股票基本面的了解，从而减小操作风险。

如何优化？

该选股策略可以加入其他的技术分析因素，如MACD、均线等指标的分析，对股票形态进行研究，提高选股的准确度和可靠性。可以根据市场热点和板块的不同特性制定不同的策略，为投资者提供更多深度研究和更具针对性的股票选取方案。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、前25天内有涨停的股票。

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，前25天至少有一次涨停
通达信代码：(HIGH / LLV(LOW, 1) > 1.099).SUM(500) AND (HIGH / LLV(LOW, 1) > 1.099).rolling(25).sum() >= 1

python代码参考

import tushare as ts

# 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

# 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]
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['high'] / selected_stocks['low'].shift(1) > 1.099).rolling(25).sum() >= 1]

# 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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