问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、昨日的收盘价非涨停板，选出符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要综合了股票收盘价格、换手率、技术面等多个因素，包括收盘价、换手率、技术面指标等，筛选出符合条件的股票。
有何风险？
该选股逻辑主要选股方向偏窄，存在较大的不确定性和风险，股票的走势受多种因素影响，如市场情绪、公司业绩等，且未考虑其他技术指标的综合分析。
如何优化？
可以引入更多的市场和个股因素，如关注股票的市盈率、市净率、公司盈利、市场情绪等数据，综合分析后筛选更具针对性的股票，提高选股的准确性和盈利能力。同时，可以引入更多的技术指标，如均线、MACD等，全面分析股票的交易特征。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、昨日的收盘价非涨停板的股票。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SET_SYMBOL_POINT("SZ");
SET_BARS_PER_LINE(20);
SELECT_TIME_RANGE(ALL);
/* 选取昨日非涨停板，且换手率处于3%-12%的股票 */
CODE_LIST = FILTER_STOCKS(YC > REF(ZT, -1) AND (HSL>=3 AND HSL<=12) AND EXISTS(FILTER_BOOL(MA(C,5) < MA(C,10),3)));
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
import datetime
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic()
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
## 满足换手率和三连阴的股票
rs_k = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount", start_date='2022-07-02', end_date='2022-07-09', frequency='d', adjustflag='3')
if rs_k.error_code == '0':
close_hist = list(map(float, rs_k.get_column("close")))
if len(close_hist) >= 3 and close_hist[-3] > close_hist[-2] and close_hist[-2] > close_hist[-1]:
## 查询昨日收盘价
rs_yesterday = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount", start_date=(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=2)).strftime("%Y-%m-%d"), end_date=(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), frequency='d', adjustflag='3')
if rs_yesterday.error_code == '0':
close_yesterday = float(rs_yesterday.get_row_data()[4])
zt_yesterday = round(close_yesterday * 1.1, 2)
if len(close_hist) > 1 and close_yesterday < zt_yesterday and (rs_k.get_row_data()[9] >= 3.0 and rs_k.get_row_data()[9] <= 12.0):
stock_list.append({"stock_code": stock_code})
df = pd.DataFrame(stock_list)
print(df)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
## 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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