问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%之间，选取KDJ（K）增长值大于0且小于100，上市时间大于选定时间的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑与基础的KDJ选股逻辑相比，增加了对公司上市年限的考量，以筛选出稳定成长、上市时间较长的股票。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了公司上市时间的因素，未考量行业因素、公司财务指标等因素的影响，且上市时间长并不代表公司企业发展水平高。因此，选股结果仅供参考，并不具有充分的可靠性。
如何优化？
可以引入其他技术指标或者公司财务指标，如MACD指标、市盈率等，以进行更全面的筛选。同时可以考虑引入行业因素，以降低选股结果受特定行情影响的风险。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%之间，选取KDJ（K）增长值大于0且小于100，上市时间大于选定时间的个股。
同花顺指标公式代码参考
通达信选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND KDJK > REF(KDJK, 1) AND LISTDATE < 选定时间 AND KDJK < 100
其中，TURNOVERRATE 表示换手率指标，KDJK 表示KDJ技术指标，REF 表示引用前一根K线数据，LISTDATE 表示个股上市时间。
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, list_date: str) -> List[str]:
selected_stocks = []
stock_data = data[data['turnover_rate'].between(3, 12)]
stock_data = stock_data[stock_data['kdj_k'].diff() > 0]
stock_data = stock_data[stock_data['kdj_k'] < 100]
stock_data = stock_data[stock_data['list_date'] < list_date]
selected_stocks = stock_data.index.levels[0].tolist()
return selected_stocks
选取在换手率3%到12%之间的个股，筛选出KDJ技术指标增长值大于0且小于100的个股，筛选出上市时间大于选定时间的个股。其中，data表示记录个股交易数据的DataFrame，list_date为选定的上市时间。
## 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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