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，并剔除昨日涨停的股票。
选股逻辑分析
相比于前一个选股逻辑，该策略删除了昨日的涨停情况，以减少对市场情况的过度关注，侧重于股票自身的动态。选股逻辑的第一部分是选择换手率在3%-12%的股票，这可以获得较为活跃的股票。第二部分是DEA指标上涨，这有助于找到价值股票。最后，剔除昨日的涨停情况可以避免盲目跟风，仅关注具有动态发展的股票。
有何风险？
同样会存在市场行情对该选股策略的影响，如市场环境变化、个股基本面突变等。同时，该选股逻辑可能会漏掉一些潜在好股票，因为昨日没有涨停并不代表未来没有涨停，因此可能会错过一些较好的投资机会。
如何优化？
可以在选股时加入一些基本面的分析，如财务状况、行业竞争力等因素，以减轻市场行情变化对选股策略的影响，并可以进一步筛选出表现稳定的股票。另外，可以尝试加入其他技术指标，如RSI、MACD等指标，进一步提升选股效果。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨，并剔除昨日涨停的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率在3%-12%：TURN<N>=AVG(TURN, N) AND TURN<N+1>AVG(TURN, N+1) AND TURN<N>3 AND TURN<N<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);
剔除昨日涨停：NOT LIMITUP;
选股：SELECT(CODE, DEA指标上涨 AND 换手率3%-12% AND NOT LIMITUP, NOT ST);
python代码参考
import pandas as pd
import talib
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'pct_chg']]
df['dea_up'] = (talib.MA(df['close'], timeperiod=12) > talib.MA(df['close'], timeperiod=26)) & (talib.MA(df['close'], timeperiod=12) > talib.MA(df['close'], timeperiod=12).shift(1))
df = df[~df['is_limitup']]
df = df[df['dea_up'] & (df['turnover'].between(3, 12))]
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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