同花顺SuperMind量化平台实现股票筛选策略代码示例

回答：

在同花顺SuperMind量化平台上实现上述策略，可以通过编写策略代码来筛选符合条件的股票。以下是一个示例代码，展示了如何实现这个策略：

# 导入所需的库
from SuperMind import *

# 策略初始化
def initialize(context):
    # 设置策略运行频率为每分钟
    context.frequency = '1m'
    # 设置回测的起始和结束日期
    context.start_date = '2023-01-01'
    context.end_date = '2023-12-31'
    # 设置初始资金
    context.cash = 1000000

# 每分钟运行一次的函数
def handle_data(context, data):
    # 获取所有股票列表
    all_stocks = get_all_securities(types=['stock'])
    
    # 筛选条件
    selected_stocks = []
    for stock in all_stocks.index:
        # 获取股票的实时数据
        stock_data = get_current_data(stock)
        
        # 筛选条件
        if (stock_data.volume_ratio > 4 and
            stock_data.turnover_rate > 10 and
            stock_data.minute_change > 3 and
            stock_data.market_cap < 400e8 and
            not stock_data.is_st and
            ((stock_data.board == '主板' and 0 < stock_data.change < 5) or
             (stock_data.board == '创业板' and 0 < stock_data.change < 8))):
            selected_stocks.append(stock)
    
    # 打印筛选出的股票
    print("Selected stocks:", selected_stocks)

# 运行策略
run_strategy(initialize, handle_data)

解释

导入所需的库：导入SuperMind平台的库。
策略初始��：
- 设置策略运行频率为每分钟。
- 设置回测的起始和结束日期。
- 设置初始资金。
每分钟运行一次的函数：
- 获取所有股票列表。
- 遍历每只股票，获取其实时数据。
- 根据量比、换手率、涨速、总市值、是否为ST股、以及不同板块的涨跌幅条件进行筛选。
- 将符合条件的股票添加到selected_stocks列表中。
打印筛选出的股票：输出符合条件的股票列表。
运行策略：调用run_strategy函数，传入初始化函数和处理数据的函数，开始运行策略。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据SuperMind平台的API文档进行调整。确保你有正确的API访问权限和数据订

同花顺SuperMind量化平台实现股票筛选策略代码示例

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