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，资金强度由大到小的股票。
选股逻辑分析
本选股策略综合考虑了技术面和市场情绪因素以及资金面因素。选取振幅大、有涨停过的标的，同时加入资金强度的判断，以获得更好的资金面判断。此外，资金强度的排序，能够让投资者先了解有哪些大资金关注的标的，从而更好地把握市场情况。
有何风险？
本选股策略过于依赖资金状态，可能存在市场情绪面被忽略的风险。同时，只考虑资金强度的排序无法全面了解标的的价值和风险情况。
如何优化？
在选取资金强度的同时，还可以加入其他技术指标如KDJ, WR, 大盘的趋势等多重判断，以全面了解股票的价值和风险情况，减小市场情绪因素的影响。同时，资金强度的排序可以综合考虑股价涨幅、换手率等资金指标，以更全面地衡量资金状态。
最终的选股逻辑
本选股策略在综合考虑技术面、市场情绪和资金面等因素的基础上，选取具备较大振幅和有涨停历史，且资金强度排名靠前的股票，同时结合多重判断，筛选出具有投资价值和成长性的标的。
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
资金强度由大到小：
C/(V*10000) ‘资金强度’
排序：
SORT('资金强度', False)
python代码参考：
#引入Tushare库
import tushare as ts
#查询股票数据，根据条件筛选股票
selected_stocks = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
#获取股票数据
daily_data = ts.get_hist_data(code)
if daily_data is None or daily_data['high'].count() < 20:
continue
#判断涨停次数
if daily_data[(daily_data['high'] / daily_data['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() >= 2].empty:
continue
#判断振幅
if (daily_data['high'] - daily_data['low']).mean() / daily_data['close'].mean() > 0.01:
continue
#获取资金数据
fund_data = ts.get_sina_dd(code, date='2022-01-14', vol=500)
if fund_data is None or fund_data.empty:
continue
#计算资金强度并排序
fund_data['资金强度'] = fund_data['price'] * fund_data['volume'] / 10000
fund_data = fund_data.sort_values(by=['资金强度'], ascending=False)
if fund_data.index[0] != code:
continue
selected_stocks.append(code)
#输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略在综合考虑技术面、市场情绪和资金面等因素的基础上，选取具备较大振幅和有涨停历史，且资金强度排名靠前的股票，同时结合多重判断，筛选出具有投资价值和成长性的标的。但是选股过程仅为初步筛选，具体投资决策需要进一步分析，投资者需要根据市场情况、经验、风险偏好等考虑，做出合理决策。
## 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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