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、今日均线向上发散的股票。
选股逻辑分析
此选股逻辑主要考虑股票的流动性、短期趋势和即时走势等因素，同时也考虑了股票的基本面走势。
有何风险？
此选股逻辑过于关注即时走势，忽略了走势的历史表现和考虑因素的综合性，存在局限性和风险。
如何优化？
可以加入更多的技术指标和基本面因素，如OBV、MACD、资金流入情况等指标，并可结合资讯和公告等信息进行综合分析，以减少测量的误差和提高选股的精度。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨、今日均线向上发散的股票。
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);
今日均线向上发散：MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) AND MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20) AND MA(CLOSE,20)>MA(CLOSE,30) AND MA(CLOSE,30)>MA(CLOSE,60) AND MA(CLOSE,60)>MA(CLOSE,120);
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 今日均线向上发散, ALL);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover']]
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12)]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
df = df[(df['dea'].diff()>0)]
df = ths.ma(df, [5, 10, 20, 30, 60, 120], 'close')
df = df[(df['ma5']>df['ma10']) & (df['ma10']>df['ma20']) & (df['ma20']>df['ma30']) & (df['ma30']>df['ma60']) & (df['ma60']>df['ma120'])]
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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