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，且KDJ指标形成金叉的股票。
选股逻辑分析
此选股策略主要是基于技术面分析，包括换手率、DEA指标和KDJ指标。其中，DEA指标上涨表示股票处于上涨趋势，换手率在一定范围内表示市场对该股票的热度适中，KDJ指标形成金叉也表明股票有望进入上涨阶段。
有何风险？
此选股策略容易受市场波动的影响，无法完全避免股票价格和市场风险的风险。而且，选股策略忽略了公司基本面等重要指标的因素。
如何优化？
可以根据不同行业的特点，适当修改选股条件，增加选股的准确性。可以结合其他技术指标和基本面指标进行分析，减少市场波动对选股策略的影响。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%、DEA指标上涨且KDJ指标形成金叉条件的基础上，结合其他技术指标和基本面指标进行分析，以减少市场波动对选股策略的影响，并提高选股策略的准确性。
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);
KDJ指标金叉：KDJ(9,3)金叉，即K(9)>D(3)且REF(K(9),1)<REF(D(3),1);
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND KDJ指标金叉, (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 = ths.kdj(df, 9, 3)
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12) & (df['dea_up']==True) & (df['kdj_upcross']==True)]
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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