问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线且股票均价站在五日均线之上时，选取这些股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于技术面因素，考虑了换手率、连续收阴线和股票均价与五日均线的关系。这样可以找到技术面良好的股票，提高了选股的精度。
有何风险？
该选股逻辑只考虑了股票均价与五日均线的关系，并未对其它关键指标，如EPS、ROE等进行考虑。因此可能会漏掉某些实际上具备潜力的股票。
如何优化？
可以进一步考虑加入财务因素，如EPS、ROE等指标，同时也可以考虑调整股票均价与均线的时间周期，以综合考虑多个因素，从而提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线且股票均价站在五日均线之上时，选取这些股票。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SETBARS(250,0);
V_SELECT:=MAINbd AND 三连阴(5) AND C / MA(C, 5) > 1;
条件选股：V_SELECT;
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
import talib
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic()
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
# 查询历史K线和五日均线
rs_k = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close,tradeStatus,volume,amount", start_date='2022-01-01', end_date='2022-07-06', frequency='d', adjustflag='3')
if rs_k.error_code == '0':
close_hist = list(map(float, rs_k.get_column("close")))
turnover_hist = list(map(float, rs_k.get_column("volume")))
if len(close_hist) >= 5 and all([close_hist[i] < close_hist[i-1] for i in range(1, 4)]) and close_hist[-1] > talib.MA(close_hist, 5)[-1] and turnover_hist[-1] / (sum(turnover_hist[-5:]) / 5) > 0.03 and turnover_hist[-1] / (sum(turnover_hist[-5:]) / 5) < 0.12:
stock_list.append(stock_code)
# 转换成DataFrame格式并输出结果
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['stock_code'])
print(df)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
## 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？
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