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，且今日最低价小于昨日最低价的股票。
选股逻辑分析
此选股策略综合考虑了市场活跃度、趋势以及近期走势的多个方面。选择换手率在3%-12%的股票能保证较高的交易活跃度，DEA指标上涨表示该股票处于上升趋势。今日最低价小于昨日最低价则意味着该股票股价短期内震荡上行，有望继续上涨。
有何风险？
此选股策略可能承担一定的风险，因为近期出现价格上涨的股票可能已经处于超买状态，而此时买入可能会错过高点回落的机会。
如何优化？
可以加入其他技术指标如RSI、MACD等进行筛选，同时可以舍弃换手率的限制，增加并集策略，即可通过多重筛选使选股更加准确。
最终的选股逻辑
在DEA指标上涨、今日最低价小于昨日最低价的基础上，选取一定范围的股票。
同花顺指标公式代码参考
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);
今日最低价小于昨日最低价：LOW<REF(LOW,1);
换手率在3%-12%：TURNOVER>=3 AND TURNOVER<=12;
选股：SELECT(CODE, DEA指标上涨 AND 今日最低价小于昨日最低价 AND 换手率在3%-12%, NOT ST);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'trade', 'pct_chg', 'low']]
df['dea_up'] = (talib.MA(df['close'], timeperiod=12) > talib.MA(df['close'], timeperiod=26)) & (talib.MA(df['close'], timeperiod=12) > talib.MA(df['close'], timeperiod=12).shift(1))
df = df[df['dea_up'] & (df['low'] < df['low'].shift(1)) & (df['turnover'].between(3, 12))]
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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