(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、昨天换手率＞8%

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、昨天换手率＞8%。

选股逻辑分析

此选股策略侧重于挖掘市场热点，振幅、涨停次数和换手率均表征了市场情绪。换手率受股民信心度和市场热度等影响，为选股的重要指标，振幅和涨停次数则比较敏感，反映了市场短期波动的情况。

有何风险？

此选股策略同样受到市场情况以及时间的影响，同时振幅和涨停次数也属于短期因素。若市场热点迅速转移或市场情绪变化，则选股结果可能会出现偏差，而昨日换手率只反映了一天市场流动的情况，有一定的不稳定性。

如何优化？

可以引入基本面指标，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。同时，可以通过扩大样本周期，增加筛选条件，以便选出最终选股列表中，表现更好的股票，从而加强筛选结果的鲁棒性。可以考虑与选股条件相关联的其他指标，以降低单一指标的风险。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、昨天换手率＞8%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)
换手率公式：
通达信代码：VOL / CAP
昨日换手率公式：
通达信代码：REF(VOL / CAP, 1)

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
# 定义昨日换手率筛选条件
turnover_filter = 0.08

# 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]

# 筛选昨日换手率满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['turnoverratio'].shift(1) > turnover_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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