(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、北京A股除外

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、排除北京A股。通过振幅和涨停次数筛选强劲市场行情下有较大上涨潜力的股票。

选股逻辑分析

此选股逻辑主要关注技术面，通过振幅和涨停次数筛选出强劲市场行情下表现突出的股票，并排除北京A股的股票。振幅和涨停次数筛选可以辅助判断股票在强劲市场行情下的热度和上涨潜力。

有何风险？

此股票策略仍然存在风险：一方面，技术面指标有局限性，股票价格受多种因素影响，不能完全预测未来股票表现。另一方面，随着市场情况和经济形势的变化，股票池中的股票表现也会有所调整。

如何优化？

可以加入其他筛选指标，如市盈率、市净率、股息率、ROE等基本面指标和MACD、均线等技术面指标，使其更加全面地考虑股票的估值和技术面走势。同时，可以根据不同市场情况设计不同的股票池策略，如市场震荡期间选取大市值股票、中小市值股票等。

最终的选股逻辑

振幅大于1、500日内至少2次涨停、排除北京A股。

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(datetime, 500) >= 2

python代码参考

import tushare as ts

# 定义筛选条件
amplitude_filter = 0.01
rise_stop_filter = 2

# 获取历史交易日列表
trade_cal = ts.trade_cal()
trade_days = trade_cal[trade_cal["isOpen"] == 1].sort_values(by="calendarDate", ascending=False).head(500).calendarDate.tolist()

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

# 根据地域选择股票
area_filter = ~((stock_list["province"] == "北京") & (stock_list["industry"].str.contains("公用事业")))
selected_stocks = stock_list[area_filter]

# 筛选振幅、涨停满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks["high"] - selected_stocks["low"]) >= amplitude_filter * selected_stocks["close"]]
selected_stocks = selected_stocks[
    (selected_stocks["high"] / selected_stocks["low"].shift(1) > 1.099).rolling(len(trade_days)).sum() >= rise_stop_filter]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks.index.get_level_values(0).astype(str).isin(trade_days)]

# 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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