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，前日实际换手率在3%到28%之间的A股股票。
选股逻辑分析
本选股策略除了考虑市场广度及趋势信号外，还考虑了前一日的实际换手率作为筛选条件，即筛选出前日成交较为活跃的股票，以更好地捕捉短期市场趋势。
有何风险？
本选股策略同样可能会错过低市值小盘股，且前日实际换手率过于活跃的个股容易处于短期超买状态，可能存在较大回调风险。
如何优化？
可以通过综合考虑其他技术性指标如RSI、MACD等来进一步筛选，避免因单一指标选择导致的风险。此外，可以加入其他基本面数据如盈利、估值等因素来筛选优质股票。
最终的选股逻辑
选股条件为：换手率在3%-12%，前日实际换手率在3%到28%之间，DEA指标上涨的A股股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率：TURNOVER >= 3 AND TURNOVER <= 12;
前日实际换手率：(AVG(C, 2)/REF(AVG(C,2),1)-1)>=0.03 AND (AVG(C, 2)/REF(AVG(C,2),1)-1)<=0.28;
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);
SELECTED_STOCKS: SELECT(CODE, 换手率 AND 前日实际换手率 AND DEA指标上涨, CODE);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'close']]
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12)]
df = df[(df['close'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[1]/x[0]-1)>=0.03) & (df['close'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[1]/x[0]-1)<=0.28)]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
df = df[(df['dea'].diff()>0)]
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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