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，并且收盘价低于布林带上轨且高于布林带中轨的股票。
选股逻辑分析
此选股策略关注股票的换手率、技术指标以及收盘价相对于布林带的位置，适用于寻找股价相对低估，但趋势向上并有一定短期涨势的股票。
有何风险？
没有考虑其他重要因素如公司基本面、行业状况、宏观经济环境等，单纯依赖技术指标和收盘价相对于布林带的位置可能会带来较大风险。
如何优化？
可以考虑增加其他基本面或行业特征等指标作为选股因素，分析市场情况并灵活调整参数等。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨，并且收盘价低于布林带上轨且高于布林带中轨的股票。
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);
布林带指标：STD(CLOSE,20);
布林带上中轨：MA(CLOSE,20)+2*STD(CLOSE,20),MA(CLOSE,20);
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND CLOSE<BOLL(20, 2) AND CLOSE>BOLL(20, 1), ALL);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'close']]
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12)]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
std = df['close'].rolling(window=20).std()
mid = df['close'].rolling(window=20).mean()
upper = mid + 2 * std
df = df[(df['close']<upper) & (df['close']>mid)]
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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