问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、按今日竞价金额排序前5、10天内涨停天数大于2的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了股票的交易活跃度和短期走势因素，振幅大于1可以筛选出交易活跃度较高的股票，按今日竞价金额排序前5能够挑选出当日交易活跃度较高的个股，而10天内涨停天数大于2可以筛选出近期涨势较为明显的个股。
有何风险？
该选股策略忽略了股票的基本面、行业数据等因素，可能存在选出的股票可能并不具备较好的资金面和发展潜力等因素导致亏损的风险。同时，选取较为热门的股票容易被市场资金动荡与黑天鹅事件影响而带来风险。
如何优化？
可以加入其它指标作为辅助判断，比如筛选某一个行业内的股票、股票财务数据、ROE等指标。此外，应该对筛选出来的股票进行基本面和行情的深入分析，来确保股票的投资价值。可以采用深度学习等算法对股票历史数据和基本面数据进行分析，优化选股，减小风险。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、按今日竞价金额排序前5、10天内涨停天数大于2且10天内振幅在5%以下的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：AMO > 1
按今日竞价金额排序前5：REF(SORT_AMOUNT, 0) <= 5
10天内涨停天数大于2：COUNT(IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>=1.1,1,0), 10)>=2
10天内振幅在5%以下：COUNT(IF((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)<=0.05,1,0), 10)>0
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
data = data[data.code.str.startswith('6')] # 筛选沪市股票
condition1 = data['amo'] > 0 # 成交金额大于0
condition2 = REF(SORT_AMOUNT, 0) <= 5 # 今日竞价金额排名前5
condition3 = COUNT(IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>=1.1,1,0), 10) >= 2 # 10天内涨停天数大于2
condition4 = COUNT(IF((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)<=0.05,1,0), 10) > 0 # 10天内振幅在5%以下
selected_stocks = data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4]['code'].values
return selected_stocks[:n]
result = get_selected_stocks(5)
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股应结合具体情况进行适度修改。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
