首先要解决炸板率问题：
首先使用tushare的数据接口获取所有股票最近两年的历史数据，并对数据进行分析。筛选出炸板率低于70%的股票数据。
具体筛选规则为，如果当日最高价等于涨停价等于收盘价，则认为是正样本；如果当日最高价等于涨停价但高于收盘价，则认为是炸板，即负样本。然后统计每个股票的炸板率。

接着就要解决溢价率问题：
将炸板率低的股票的隔天中位数作为交易价格，计算溢价率。剔除平均溢价率小于1.0%的股票，剩下的股票即为自选池中的股票。

最后就是交易接口：
将筛选后的股票数据导入量化交易平台中，并设置涨停价触发自动挂单。这样就建立了一个最简单的首板交易系统。

需要注意的是，后续可以考虑将大盘指数和情绪因子加入考虑，当大盘好的时候，炸板率较低且溢价率较高。此外，还可以将机器学习模型导入系统中，在溢价率达到一定阈值时自动触发挂单，以实现更高效的扫板操作。

请注意，以上是一个简单的自制量化打板的过程，具体实施可能需要更多的细节和技术支持。详情关注交流！