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，且过去25个交易日内有出现过涨停的股票。
选股逻辑分析
此选股策略主要是基于技术面和市场热度分析。其中，DEA指标上涨表示股票处于上涨趋势，而在过去25个交易日内出现过涨停则表示市场对该股票的关注度高。
有何风险？
此选股策略可能会出现选出炒作类股票或出现了一次性涨停而价值不足的公司，同时，由于只对过去25个交易日内有涨停的股票进行选择，可能会导致忽略了一些潜在优质股票。
如何优化？
可以结合其他技术指标和基本面指标进行分析，以减少市场热度对选股策略的影响，并提高选股策略的准确性，例如根据市场风格进行调节，避免选出不稳定的股票。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%、DEA指标上涨的基础上，加入市场热度的判断因素，选择过去一定时间内有出现过涨停的好公司，同时结合其他技术指标和基本面指标进行综合分析，以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);
25天内有涨停：COUNT(C>=REF(C,1)*1.1,25)>0;
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 25天内有涨停, (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.count(df, 25)
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12) & (df['dea_up']==True) & (df['count']>0)]
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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