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、换手率在3%-12%之间的股票为基本条件。
选股逻辑分析
本选股策略主要考虑了股票振幅、成交额和换手率三个指标。振幅可以评估股票的波动程度，成交额可以反映市场活跃程度，换手率则可以反映股票流动性。综合这些指标，可以在技术面和市场面上对股票进行全面评估，有效降低风险。
有何风险？
本选股策略仍然存在选择出表现不好的股票的风险。同时，在高波动性市场中，除了考虑换手率，还需要考虑股票的投机性。低换手率的股票可能在市场上有所湮灭，因此需要做好风险控制。
如何优化？
可以根据市场情况进行适时调整，比如在低换手率市场中提高换手率的要求，避免过于死板。此外，可以通过深入研究并结合其他技术指标和基本面进行综合评估，以便更好地判断股票未来的走势。
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、换手率在3%-12%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选条件1：振幅大于1
df['AMPLITUTE'] = df.apply(lambda row: max(row['HIGH'] - row['LOW'], abs(row['HIGH'] - row['PREV_CLOSE']), abs(row['LOW'] - row['PREV_CLOSE'])), axis=1)
df = df[df['AMPLITUTE'] > 1]
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
df['LAST_VOL'] = df.groupby('CODE')['VOL'].shift(1) # 加入昨日成交额
df = df[df['LAST_VOL'] > 60000000]
# 筛选条件3：换手率在3%-12%之间
df = df[(df['TURN'] >= 3) & (df['TURN'] <= 12)]
# 输出选股数据
print(df)
## 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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