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，且流通市值大于100亿元的股票。
选股逻辑分析
此选股策略既关注了股票的技术面，有流动性情况，也考虑了基本面因素，可以更全面地挖掘出符合要求的股票。
有何风险？
选股策略过于追求市值，可能会忽略一些潜力股，同时，市值高的股票也较容易受到市场波动的影响。
如何优化？
可以在基本面因素上添加一些细节方面的考虑，如盈利情况、市盈率、市净率等，也可在技术面上添加更多指标的筛选如RSI、MACD等，不完全依赖单一指标进行选股。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%、DEA指标上涨、市值大于100亿元的基础上，增加剔除亏损股、考虑盈利情况、市盈率和市净率等基本面因素的条件。
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);
流通市值：CIRCULATIONMV>=10000000000;
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 流通市值, CIRCULATIONMV>=10000000000 AND (NOT ISSTOPER AND NOT ISNEW));
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'close', 'circulation_mv', 'profit', 'pe', 'pb']]
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12)]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
df = df[df['circulation_mv']>=10000000000]
df = df[df['profit']>0]
df = df[df['pe']>0]
df = df[df['pb']>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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