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、昨日非涨停板的股票。
选股逻辑分析
此选股逻辑主要通过考虑股票的流动性、短期趋势和历史表现来选择相对稳定、走势良好的股票，同时通过昨日非涨停板筛选，增加了股票的投资价值。
有何风险？
与之前相似，此选股逻辑仅考虑了换手率、DEA指标以及昨日涨跌情况，对其它市场因素的影响并未全面考虑，存在潜在风险。
如何优化？
可以考虑加入更多的技术指标和基本面因素，如RSI、PE、Pb等指标，同时可采用交叉验证等方法避免过拟合。除此之外，可以考虑将昨日非涨停板的选择策略调整为近期涨幅较小、前期萎靡的股票，增加投资机会。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨、昨日非涨停板的股票。
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);
昨日非涨停板：NOT (LASTZDF1=10 OR LASTZDF5>0);
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 昨日非涨停板, ALL);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'last_zdf']]
df['last_zdf1'] = df['last_zdf'].shift(1)
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12)]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
df = df[(df['dea'].diff()>0)]
df = df[(df['last_zdf1']!=10) & (df['last_zdf']<=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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