问财量化选股策略逻辑
选择振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、换手率在3%-12%之间的股票。
选股逻辑分析
通过振幅和均线筛选出近期表现较好的股票，换手率在3%-12%之间可以较好地控制股票流动性，避免投机倾向。
有何风险？
选股时需要注意振幅较大的股票风险较高，并且换手率不能过低，低换手率可能会导致股票持仓难度增加，尤其是在股票价格波动较大的市场环境下。
如何优化？
可以考虑加入其他技术指标如RSI指标、KDJ指标，综合筛选出更加适合的股票；同时，对于振幅较大的股票可以加入风险控制策略，例如加入股票止损措施等。
最终的选股逻辑
选取近期表现良好、振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、且换手率在3%-12%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 挑选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1)
amplitude_bool = amplitude >= 1
// 挑选股票均价站在5日均线之上的股票
ma5 = MA(CLOSE, 5)
price_over_ma5 = CLOSE > ma5
// 挑选换手率在3%-12%之间的股票
turnover_rate = (VOLUME / CAPITALIZATION) * 100
turnover_rate_bool = (turnover_rate >= 3) AND (turnover_rate <= 12)
// 综合条件挑选出合适的股票
result = amplitude_bool AND price_over_ma5 AND turnover_rate_bool
// 输出筛选结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 挑选振幅大于1的股票
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['pre_close']
amplitude_bool = amplitude >= 0.01
# 挑选股票均价站在5日均线之上的股票
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
ma5 = hist_data['close'].rolling(window=5).mean()
price_over_ma5 = hist_data['close'].iloc[-1] > ma5.iloc[-1]
# 挑选换手率在3%-12%之间的股票
turnover_data = ts.get_today_all()
turnover_rate = (turnover_data['volume'] / turnover_data['totalShare']) * 100
turnover_rate_bool = (turnover_rate >= 3) & (turnover_rate <= 12)
# 综合条件挑选出合适的股票
final_result = today_data[amplitude_bool & price_over_ma5]
final_result = final_result.merge(turnover_rate_bool, on='code')
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行适度修改。
## 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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