问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%（比较同板块的股票涨幅）、30日平均线向上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了换手率、股价表现以及短期的均线走势，通过选择具有一定涨幅和价格表现的股票，同时确定趋势，选择具备一定增长和上涨潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了少量的因素，并不能完全避免风险。同时，短期均线走势并不一定能够很好的描述股票长期的走势，存在选股偏差的可能。
如何优化？
可以综合考虑更多的因素，如成交量、市盈率、资金流入流出等；同时加入一些技术指标的参考，例如MACD、RSI等，综合考虑多个方面因素，减小选股的风险。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%（比较同板块的股票涨幅）、30日平均线向上的股票。
同花顺指标公式代码参考
SET_GROUP(1);
/* 换手率3%-12% */
HSL>=3 AND HSL<=12;
/* 今日涨幅 > 1% */
XTBG=FETCH(CLOSE,TODAY,1)/FETCH(CLOSE,TODAY-1,1)-1;
XTBG>1% AND XTBG<100;
/* 30日均线向上 */
MA(CLOSE,30) > REF(MA(CLOSE,30),1);
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 #####
rs = bs.query_stock_basic()
stock_list = []
for code in rs.get_row_data():
if code[1] != '1' and code[1] != '0':
continue
if code[2] == '3' or code[2] == '6':
continue
if float(code[5]) < 50 or float(code[5]) > 100:
continue
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
code[0], "date,open,high,low,close,volume",
start_date=(datetime.now()-timedelta(days=30)).strftime("%Y-%m-%d"),
end_date=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"), frequency="d", adjustflag="2")
if k_data.data is None or len(k_data.data) < 30 or k_data.error_code != '0':
continue
df_k_data = pd.DataFrame(k_data.data, columns=k_data.fields)
average_price_30 = df_k_data.iloc[-30:]['close'].mean()
check_point1 = df_k_data.iloc[-1]['close'] > average_price_30
if not check_point1:
continue
zf = (df_k_data.iloc[-1]['close'] - df_k_data.iloc[-2]['close']) / df_k_data.iloc[-2]['close']
check_point2 = zf > 0 and zf < 100
if not check_point2:
continue
data_list = []
data_list.append(code[0])
stock_list.append(data_list)
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['code'])
df_length = len(df)
if df_length > 0:
print(df)
##### 登出系统 #####
bs.logout()
## 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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