(supermind量化-)振幅大于1、昨日成交额大于6千万、前日实际换手率_3～28

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万、前日实际换手率在3%到28%之间的股票为基本条件。

选股逻辑分析

本策略主要考虑了股票价格波动、成交量、实际换手率的情况。振幅和成交量的筛选可以过滤掉一些日内波动比较小的股票，而实际换手率则可以过滤掉一些流动性较差的股票，同时避免了过高或过低的换手率对股价的影响。配合振幅和成交量筛选，可以更加有效地筛选出潜力股。

有何风险？

同样的缺点在本策略中仍然存在：缺少更多市场和公司层面的因素，如行业、市盈率、市净率等，可能选择出表面上符合条件而实际上并没有发展潜力的股票。

如何优化？

同样可以引入更多的选股指标和数据，比如市盈率、市净率、资产负债率、利润等，同时也可以考虑加入更多的技术指标，如MACD、KDJ等。此外，还可以考虑引入更多的行情数据、公告等非常务数据，以进一步筛选出具备行业优势、股本结构良好、业绩增长趋势好等强势股。

最终的选股逻辑

本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、昨日成交额大于6千万、前日实际换手率在3%到28%之间的股票。

同花顺指标公式代码参考

实际换手率指标：
函数名称：ACTUAL_TURNOVER(参数1,参数2)
公式：VOL / TOT_SHR_TODAY

python代码参考

import tushare as ts

# 读取股票数据
data = ts.get_k_data('600000', ktype='D', start='20210101')

# 筛选条件1：振幅大于1
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['close']
amplitude_bool = amplitude > 0.01

# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = data['volume'] > 60000000

# 筛选条件3：前日实际换手率在3到28%之间
actual_turnover = data['volume'] / data['totals']
act_turnover_bool = (actual_turnover > 0.03) & (actual_turnover < 0.28)

# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & act_turnover_bool

# 输出结果
print(data[result])

    ## 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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