问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨，且近25个交易日中至少有一天的涨幅大于等于10%。
选股逻辑分析
此选股策略综合考虑了市场活跃度、趋势以及短期涨幅等多个方面。选择换手率在3%-12%的股票能保证较高的交易活跃度，DEA指标上涨表示该股票处于上升趋势。近25个交易日至少有一天的涨幅大于等于10%，反映了该股票存在着一定的热度和短期趋势，具有较高的投资价值。
有何风险？
此选股策略可能忽略掉一些涨幅不够明显或长期处于震荡的股票，并且只考虑了单日涨幅，不够全面。
如何优化？
可以增加过去一段时间内的涨跌幅度、均线、成交量等多个指标进行综合筛选，同时考虑增加板块、行业等方面的判断，以尽可能提高选股的质量。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%、DEA指标上涨、近25个交易日中至少有一天的涨幅大于等于10%的基础上，进一步筛选。
同花顺指标公式代码参考
换手率：TURNOVER>=3 AND TURNOVER<=12;
DEA指标上涨：REF(MA(CLOSE,12),1)>REF(MA(CLOSE,26),1) AND MA(CLOSE,12)>MA(CLOSE,26) AND MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26)>MA(MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26),9);
25个交易日中至少有一天的涨幅大于等于10%：COUNT(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1.1,25)>=1;
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 25个交易日中至少有一天的涨幅大于等于10%, NOT ST);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'trade', 'pct_chg']]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
df['up'] = df['pct_chg'] >= 10
df['count'] = df['up'].rolling(window=25).sum() >= 1
df = df[df['turnover'].between(3, 12) & df['dea_up'] & df['count']]
return pd.DataFrame({'code': df['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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