问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量、昨日股价大于250日均线的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑成交活跃度以外，还关注了股价是否趋势向上，可以更好地捕捉到股票价格上涨的信号。
有何风险？
该选股逻辑还是较为简单，可能无法全面反映出公司的基本面情况。
如何优化？
可以考虑加入更多关于公司财务和业绩的基本面指标，更综合地进行选股。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量、昨日股价大于250日均线的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股：C > MA(C,250) AND B1_V > B1_AV AND C/REF(CLOSE,1)>1 ANDAVERAGE(N2,VOL) > 3 AND AVERAGE(N2,VOL) < 12;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
# 查询挂买一量大于卖一量的股票
market_df = pro.market_detail(symbol='', trade_date='20220422')
df1 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]
# 查询昨日股价大于250日均线的股票
daily_df = pro.daily(ts_code='', start_date='', end_date='')
daily_df['ma250'] = daily_df['close'].rolling(250).mean()
df2 = daily_df[(daily_df['close'] > daily_df['ma250']) & (daily_df['close'] / daily_df['pre_close'] > 1)]
# 筛选出换手率在3%~12%之间的股票
df3 = pd.merge(df1, df2[['ts_code', 'ma250']], on='ts_code', how='inner')
df3 = df3[(df3['turnover_rate'] > 3) & (df3['turnover_rate'] < 12)]
# 合并所有指标，返回选股结果
return df3['ts_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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