问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿的股票中，选择20日均线大于120日均线的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑是基于技术分析的策略，利用动态均线以及手动设定的价格区间确定股票的买入线和卖出线，对市场走势进行预测。该选股策略主要适用于股市稳定、交易活跃、技术分析有明显参考价值的情况。
有何风险？
该选股策略忽略了其他基本面和市场因素，选取的公司简单、单一，很容易被市场的其他因素干扰。同时，技术分析的结果受到许多偶然性的因素影响，因此很容易失误。此外，修正均线的时间跨度过小可能会导致过拟合的问题。
如何优化？
可以针对不同行业和市场选择不同的均线时间跨度，综合分析企业基本面，行业前景以及市场表现。可以选取的技术指标不仅仅是均线，可以引入其他包括MACD等常用技术指标，以提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
在换手率3%至12%、流通市值50亿到100亿的股票中，选择20日均线大于120日均线的股票作为投资对象。
同花顺指标公式代码参考
通达信选股公式：
选股条件：(TURNOVERRATE > 3) AND (TURNOVERRATE < 12) AND (CIRCULATION_VALUE > 5000000000) AND (CIRCULATION_VALUE < 10000000000) AND (MA(C, 20) > MA(C, 120)) AND (SELECTED_CONDITION)
其中，TURNOVERRATE表示换手率，CIRCULATION_VALUE表示流通市值，MA(C,20)表示20日均线，MA(C,120)表示120日均线，SELECTED_CONDITION表示选定标准。选定标准需要自行编写。
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, selected_condition: str = '') -> List[str]:
ma20 = data['close'].rolling(window=20).mean()
ma120 = data['close'].rolling(window=120).mean()
selected_stocks = list(data.query('turnoverrate > 3 and \
turnoverrate < 12 and \
5000000000 < circulation_value < 10000000000 and \
@ma20 > @ma120 and \
@selected_condition') \
.index.get_level_values(0))
return selected_stocks
该代码中，计算了20日均线和120日均线，选取了换手率3%至12%、流通市值50亿到100亿，20日均线大于120日均线，企业基本面符合选定标准的股票，返回符合条件的股票列表。SELECTED_CONDITION表示选定标准。可以根据需要设定规模范围。
## 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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