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、股价为18.5元。
选股逻辑分析
本选股策略利用了股价和技术指标进行选股。选股条件相对简单易懂，同时加入了一定的价格控制。但该策略仅着眼于短期技术面表现和股价，无法全面考虑到股票基本面情况。
有何风险？
该选股策略易受到市场短期波动和非理性因素的影响，善变性较大。同时，难以全面考虑到股票的长期表现和基本面因素，存在的筛选条件相对不够充分，筛选结果有相当程度的偏差和盲区。
如何优化？
可以考虑加入多方面的筛选公式，如市净率、市盈率、股息率、股权分布等指标，以便全面考虑进股票的基础面情况。同时，需要对选股策略的风险和评估进行进一步评估和研究，及时调整策略的设计和调整，并增加机器学习等算法辅助分析，提高选股的精度和效率。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、股价为18.5元的股票。
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) - 股价公式：股价为18.5元即可判断
通达信代码：CLOSE = 18.5
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
# 定义股价筛选条件
price_filter = 18.5
# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics()
# 筛选股价符合筛选条件的股票
selected_stocks = stock_list[stock_list['close'] == price_filter]
# 筛选振幅满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['high'] - selected_stocks['low'] >= amplitude_filter * selected_stocks['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]
# 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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