问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在3%到12%之间，外盘/内盘大于1.3，并且MACD指标在零轴以上的股票。
选股逻辑分析
该选股策略限制了换手率范围，考虑了流动性风险和交易成本的影响。同时，加入MACD指标，筛选出相对于过去一段时间，股票趋势稳定且向好的股票。
有何风险？
该选股策略过度依赖技术指标分析，未考虑基本面因素对股票价格的影响。同时，MACD指标的使用也存在一些局限性，可能会被市场短期波动所干扰，造成选股精度下降。
如何优化？
可以通过引入更多的基本面指标来优化选股策略，例如市盈率、市净率、营业收入等指标。同时，可以综合运用多种技术指标，减少对单一指标的依赖，提高选股精度。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间，外盘/内盘大于1.3，且MACD指标在零轴以上的股票为选股范围。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需公式：
选股公式：
SELECT STOCK_SYMBOL AS code FROM CandlesDay WHERE
VOLUME >= 100000 AND
TURNOVER_RATIO >= 3 AND
TURNOVER_RATIO <= 12 AND
OUTSIDE_VOLUME / INSIDE_VOLUME > 1.3 AND
MACD() >= REF(MACD(), 1) AND
MACD() >= 0
ORDER BY TURNOVER_RATIO DESC;
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股策略：
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
def select_stock(data: pd.DataFrame, n=10) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ((df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-6:-1].mean() > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] > 3) and (df['turnover_rate'].iloc[-1] < 12) and \
(df['outside_volume'].iloc[-1] / df['inside_volume'].iloc[-1] > 1.3) and \
(df['macd'].iloc[-1] > df['macd'].iloc[-2]) and (df['macd'].iloc[-1] > 0)):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (df['close'].iloc[-1] * 10000)
selected_stocks.append((code, s_weight))
selected_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_stocks = selected_stocks[:n]
return [x[0] for x in 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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