问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量且涨幅在-5%~2.6%内的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑成交活跃度、市场情绪和股价变动因素，通过选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量以及涨幅在-5%~2.6%内的股票，可以同时筛选具有热门程度、市场情绪良好且股价波动稳定的品种。
有何风险？
该选股逻辑可能过度追求稳定性，未考虑公司基本面和行业前景等因素，且选股结果较为单一，有可能忽略了其他优秀的股票。
如何优化？
可以增加其他指标，如财务报表、行业资讯等信息，再通过多因子模型来综合评估股票的投资价值。同时可以参考其他技术指标，例如均线和相对强弱指标等。也可以尝试根据不同的市场环境和行情特点来调整选股逻辑，更精准地选出优质股票。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量且涨幅在-5%~2.6%内的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股：换手率(3日均线)<12 AND 换手率(3日均线)>3 AND B1_V>B1_AV AND (CLOSE - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100 >= -5 AND (CLOSE - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100 <= 2.6;
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'])]
# 筛选出涨幅在-5%~2.6%内的股票
df1['change_pct'] = (df1['last_px'] - df1['pre_close']) / df1['pre_close'] * 100
df1 = df1[(df1['change_pct'] >= -5) & (df1['change_pct'] <= 2.6)]
# 合并所有指标，返回选股结果
return df1['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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