问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板，并且换手率在3%-12%之间的股票。
选股逻辑分析
振幅大于1和昨日非涨停板的筛选条件同普通股票，而换手率3%-12%的选股逻辑有助于排除掉高风险的股票和低流动性的股票，提高筛选出好股票的概率。
有何风险？
选股策略过于简单，可能会忽略掉一些重要的股票信息和趋势。同时，市场存在着大量的投机资金，股票的波动也可能出现异常。
如何优化？
可以引入其他技术指标，如MACD、KDJ、RSI等，进行综合筛选。同时可以结合基本面分析，如公司财务状况、行业地位等因素，进一步优化筛选条件。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板，并且换手率在3%-12%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率是指某一时期内股票在股市中的交易量与流通股本的比例。通达信中计算换手率的公式如下：
换手率 = 成交量 / 当日流通股本 * 100%
python代码参考
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
today = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1')["cal_date"].values[-1]
yesterday = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1', end_date=today, count=2)["cal_date"].values[0]
for i in range(3):
# 筛选出振幅大于1、昨日非涨停板的股票
quote = pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='U')
quote = quote[~quote["ts_code"].str.startswith("688")] # 剔除科创板
quote = quote.append(pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='D'))
quote = quote[~quote["ts_code"].str.startswith("300")] # 剔除创业板
quote = quote.drop_duplicates(subset="ts_code", keep=False)
quote = quote.merge(pro.daily(trade_date=yesterday, fields='ts_code, pct_chg'), on="ts_code")
quote = quote[quote["pct_chg"] < 9.9]
quote = quote.merge(pro.stocks_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name'), on='ts_code')
# 选取换手率在3%-12%之间的股票
for code in quote["ts_code"].tolist():
k_data = pro.daily_basic(ts_code=code, trade_date=yesterday, fields='ts_code,turnover_rate_f')
turnover_rate = k_data["turnover_rate_f"]
if (turnover_rate.values[0] > 3) and (turnover_rate.values[0] < 12):
selected_stocks.append(code)
if len(selected_stocks) >= n:
break
return selected_stocks[:n]
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
