问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量且30日平均线向上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑成交活跃度以外，还关注了30日平均线向上的情况，可以更好地捕捉到股票价格上涨的趋势信号。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑技术面因素，在自然人交易比例较大等因素影响下，该策略可能会存在股价出现持续大幅下跌的情况。
如何优化？
可以综合考虑基本面、技术面和行业因素，设置相应的权重，以优化选股逻辑。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量且30日平均线向上的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股： C>MA(C,30) AND B1_V>B1_AV ANDAVERAGE(N2,VOL)>3 AND AVERAGE(N2,VOL)<12;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
# 查询挂买一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'])]
# 查询30日平均线向上的股票
daily_df = pro.daily(ts_code='', start_date='', end_date='')
daily_df['ma30'] = daily_df['close'].rolling(30).mean()
df2 = daily_df[(daily_df['close'] > daily_df['ma30'])]
# 筛选出换手率在3%~12%之间的股票
df3 = pd.merge(df1, df2[['ts_code', 'ma30']], on='ts_code', how='inner')
df3 = df3[(df3['turnover_rate'] > 3) & (df3['turnover_rate'] < 12)]
# 合并所有指标，返回选股结果
return df3['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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