(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、买一量>卖一量、周线M

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为：选择换手率在3%~12%之间、买一量大于卖一量、周线MA5金叉MA10的股票。

选股逻辑分析

该选股策略综合考虑了股票的活跃度、市场参与度和技术趋势，通过挖掘短期反弹潜力选股。

有何风险？

该选股策略忽略了其他基本面和技术面指标的影响，因此其选股结果往往存在一定的偏差。

如何优化？

可以综合考虑其他基本面和技术面指标，如市净率、市盈率、MACD、RSI、量价指标等，引入机器学习和大数据等手段进行模型优化，提高选股准确性。

最终的选股逻辑

在换手率在3%~12%之间、买一量大于卖一量、周线MA5金叉MA10的股票中，选出前20个股票。

同花顺指标公式代码参考

SELECT STOCKCODE FROM 
    (SELECT STOCKCODE FROM BLOCK_STOCK
        WHERE BLOCKID = 'HS300'
        AND STOCKCODE IN 
            (SELECT STOCKCODE FROM KLINE_WEEKLY
                WHERE (MA5 > MA10 and REF(MA5,1) < REF(MA10,1))
                AND STOCKCODE IN 
                    (SELECT SYMBOL FROM STOCK_INFO
                        WHERE TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12
                        AND BUY1VOLUME > SELL1VOLUME)))
    WHERE ROWNUM <=20;

python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts

def select_stocks():
    pro = ts.pro_api()

    # 查询挂带大量大于卖一量的股票
    market_df = pro.market_detail(symbol='', trade_date='20220422')
    df1 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]

    # 按换手率筛选股票
    daily_basic_df = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220421', fields='ts_code,turnover_rate')
    df1 = pd.merge(df1, daily_basic_df, on='ts_code', how='inner')
    df1 = df1[(df1['turnover_rate'] > 3) & (df1['turnover_rate'] < 12)]

    # 查询股票的技术指标情况
    weekly_df = pro.weekly(ts_code='', trade_date='20220422', fields='ts_code,ma5,ma10')
    df1 = pd.merge(df1, weekly_df, on='ts_code', how='inner')

    # 按技术指标筛选股票
    df1 = df1[((df1['ma5'] > df1['ma10']) & (df1['ma5'].shift(1) < df1['ma10'].shift(1)))]

    # 合并所有指标，返回选股结果
    return df1.head(20)['ts_code']

    ## 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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