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次涨停以及收盘价大于昨日的最低价的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面上，注重了振幅、涨停次数、收盘价等指标，这些指标能反映出股票的价格波动和趋势，有望找到具有较高上涨潜力的个股。同时，该选股策略相比于前一个策略，加入了价格趋势的判断，能更好地规避价格可能出现的下跌风险。
有何风险？
该选股策略依然注重技术面，而且只判断了近500日内的涨停情况和收盘价，可能还会忽略掉更长时间内的涨跌情况。同时，收盘价过低的个股本身就可能存在市场风险或公司财务问题。
如何优化？
可以加入更多的技术和基本面因素，例如股票市值、公司财务表现、行业政策等，进行复合指标选股，以提高选股的准确性和收益率。同时，可以对筛选出的股票进行彻底深入的分析，以降低持仓风险。
最终的选股逻辑
挑选振幅大、至少2次涨停以及收盘价大于昨日最低价的股票。
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
收盘价大于昨日最低价：
CLOSE > REF(LOW, 1)
排序：
SORT('振幅×2+涨停次数+收盘价', 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
daily_data = ts.get_today_ticks(code)
if daily_data is None or len(daily_data) < 20:
continue
#判断振幅和涨停次数
if (daily_data.price.max() - daily_data.price.min()) / daily_data.price.mean() < 0.01:
continue
if (daily_data.price / daily_data.price.shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() < 2:
continue
#判断收盘价
if daily_data.price.iloc[-1] < daily_data.price.iloc[-2:].min():
continue
selected_stocks.append(code)
#输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略综合了技术面和基本面多个因素，采用复合指标选股，仅供参考。在实际操作中，需要加强对风险敞口的把控，进行风险控制，提高投资稳定性。
## 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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