问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散，并且2021年前三个交易日内出现涨停板的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略重点考虑选取出最近走势相对较好的股票，并且结合了股票价格波动、走势向上等因素。筛选出来的股票相对较少，但是对于一些人群会更为适合。策略优点在于可以追涨，容易发现价格波动较大的股票，但缺点在于选股条件较为苛刻，不能适应所有时期和市场热点。
有何风险？
本选股策略存在选择样本的问题，只能覆盖到2021年前三个交易日出现涨停板的股票。同时，筛选股票的条件较为单一，忽略了一些基本面数据和市场行情，容易受到市场变化的影响，存在一定的风险。此外，选股策略的种类、选股条件的设置等会对结果产生不同的影响，需要进行谨慎分析和细致考虑。
如何优化？
可以考虑加入一些基本面数据指标，例如现金流、营收、净利润等，以及技术指标的综合运用，如KDJ、MACD等，并且综合考虑市场热点、投资风险、涨停板等因素，寻找到更优质的投资标的。可以通过设置灵活的选股条件，例如加入其他技术指标参数，以及选择不同的市场热点和走势方向等，来进行优化。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散，并且2021年前三个交易日内出现过涨停板的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式代码：
//计算振幅
ACC = 100 * (HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1);
//计算均线的斜率
MA_SLOPE = MA(CLOSE, 1) / MA(CLOSE, 5) - 1;
//计算2021年前3天有没有涨停板
UP_LIMIT = REF(UPNDAY(CLOSE == HHV(HIGH, 1), 1) == 1, 3);
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def select_stock(market='sz'):
selected_stocks = pd.DataFrame(columns=["amplitude", "ma_slope", "up_limit"])
for stock in ts.get_stock_basics().index:
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'market'] != market:
continue
data = ts.get_hist_data(stock, start='20210101')
if data is None:
continue
if len(data) < 4:
continue
# 按照选股逻辑筛选
if data["amplitude"][-1] < 1:
continue
ma5 = data["close"].rolling(window=5).mean()
if not (data["close"][-1] > ma5[-2] and ma5[-2] > ma5[-1]):
continue
if not data["up_limit"][-4:-1].any():
continue
selected_stocks = selected_stocks.append({
"amplitude": data["amplitude"][-1],
"ma_slope": ma5[-1] / ma5[-5] - 1,
"up_limit": True
}, ignore_index=True)
return selected_stocks
print(select_stock(market='sz'))
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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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