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、10日涨幅大于0小于35的股票。
选股逻辑分析
此选股策略综合考虑了市场趋势和价格相对合理的股票。换手率在3%-12%表明市场交易活跃但不至于过于繁忙，DEA指标上涨表示该股票处于上涨趋势，而10日涨幅的限制则能够排除过度价格波动的股票。
有何风险？
此选股策略可能会忽略一些历史悠久但发展潜力仍旧有望的优质公司，同时，该策略对于价格较为平稳的标的可能会过于严格，错失一些较为抗跌的股票。
如何优化？
可以将10日涨幅的限制视情况而定，结合其他技术指标和基本面指标进行综合分析，以减少市场热度对选股策略的影响。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%、DEA指标上涨、10日涨幅大于0小于35的基础上，综合考虑其他技术指标和基本面指标，选择相对稳健但有一定增长前景的股票。
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);
10日涨幅：(CLOSE-REF(CLOSE, 9))/REF(CLOSE, 9)*100>0 AND (CLOSE-REF(CLOSE, 9))/REF(CLOSE, 9)*100<35;
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 10日涨幅, (NOT ISSTOPER AND NOT ISNEW))
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'close']]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
df['10d_return'] = (df['close']-df['close'].shift(9)) / df['close'].shift(9) * 100
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12) & (df['dea_up']==True) & (df['10d_return']>0) & (df['10d_return']<35)]
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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