按集合竞价选股编写聚宽代码

好的，以下是一个简单的按集合竞价选股的聚宽代码示例：

# 导入所需库
import jqdata

# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
    # 设定股票池
    g.stocks = get_stock_pool()
    
    # 设置手续费与滑点
    set_commission(slippage=Slippage(), commission=Commission())

# 定义股票池函数
def get_stock_pool():
    # 获取所有A股股票
    stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
    
    # 过滤掉ST股票和上市时间不足一年的股票
    q = query(
        valuation.code
    ).filter(
        valuation.code.in_(stocks),
        # 排除ST股票
        valuation.is_st == False,
        # 上市时间超过一年
        valuation.list_date < (context.current_dt - datetime.timedelta(days=365))
    )
    stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]]
    
    # 返回剩余股票
    return stocks

# 定义选择股票函数
def select_stocks(context):
    # 获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票
    q = query(
        valuation.code
    ).filter(
        valuation.code.in_(g.stocks),
        # 当日集合竞价涨跌幅前50%
        valuation.change_pct > 0
    ).order_by(
        valuation.change_pct.desc()
    ).limit(
        len(g.stocks) // 2
    )
    stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]]
    
    # 返回选出的股票
    return stocks

# 定义调仓函数
def rebalance(context):
    # 清空现有持仓
    for stock in context.portfolio.positions:
        order_target(stock, 0)
    
    # 选择新的股票
    stocks = select_stocks(context)
    
    # 平均分配资金买入选中的股票
    if stocks:
        weight = 1.0 / len(stocks)
        for stock in stocks:
            order_target_percent(stock, weight)

这个示例代码中，我们首先定义了一个 `get_stock_pool()` 函数来获取所有A股股票，并过滤掉了ST股票和上市时间不足一年的股票。然后，在 `initialize()` 函数中，我们调用了这个函数来设定股票池。接着，在 `select_stocks()` 函数中，我们获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票，作为选股结果。最后，在 `rebalance()` 函数中，我们清空现有持仓，然后买入选中的股票，让资金平均分配到每个股票的头寸上。