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，且换手率介于2%和9%之间的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
除了选取振幅大于1、昨日非涨停板的股票外，加入了换手率因素。换手率是指在一定时间内股票成交量与股票的流通股本之比，它是衡量投资人对股票投资热情的指标之一。选取换手率介于2%和9%之间的股票，可以避免市场的过度热点和过度冷门，选择在适当时间内成交量较活跃的股票。
有何风险？
该选股策略虽然考虑了换手率，但其他技术面和基本面因素并没有纳入考虑，存在一定的风险。同时，过于关注换手率，可能会忽略股票的基本面情况，使选择的股票存在一定的投资风险。
如何优化？
可以加入其他技术面和基本面指标进行分析，例如MACD、RSI等技术指标以及市盈率、市净率等基本面指标。同时，在考虑换手率的基础上，还可以加入其他指标，例如成交量、涨幅、市场趋势等，进行深入的分析和筛选。
最终的选股逻辑
本策略选取振幅大于1、昨日非涨停板，且换手率介于2%和9%之间的股票作为投资标的，同时基于综合考虑技术面和基本面的多个指标进行深度分析和筛选，选出优秀的成长股和价值股，搭建多样化的投资组合。
同花顺指标公式代码参考
振幅：(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1);
涨幅：(CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1);
换手率：SUM(VOL,20)/SUM(CAPITAL,20)*100;
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Talib库、Pandas库
import tushare as ts
import numpy as np
import talib as ta
import pandas as pd
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
# 振幅大于1、昨日非涨停板，且换手率介于2%和9%之间的股票作为投资标的
quote = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, market, list_date, total_mv')
for ts_code in quote["ts_code"]:
stock_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='today', fields='ts_code, trade_date, open, high, low, close, pre_close, vol, amount')
if len(stock_data) >= 2:
# 判断振幅
amplitude = (stock_data["high"] - stock_data["low"]) / stock_data["pre_close"]
if amplitude.iloc[-1] <= 0.01:
continue
# 判断昨日是否是涨停板
if stock_data.iloc[-2]["pct_chg"] == 10:
continue
# 判断换手率
turnover = ta.SUM(stock_data["vol"], timeperiod=20) / ta.SUM(stock_data["total_mv"], timeperiod=20) * 100
if turnover.iloc[-1] <= 2 or turnover.iloc[-1] >= 9:
continue
selected_stocks.append(ts_code)
if len(selected_stocks) == n:
return selected_stocks
## 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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