问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%的主板股票，且股票的至少5根均线重合。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了市场表现指标和技术分析指标，通过筛选换手率和上涨幅度等市场表现数据，同时考虑至少5根均线重合这一技术信号，选择表现强劲、具有趋势性的股票，具有较高的买入价值和持有潜力。
有何风险？
该选股逻辑仍然忽略了股票的基本面指标，可能存在公司质量等基本面的风险。同时，通过只考虑均线的重合情况，未考虑其交叉情况，存在选出短期内买入信号较弱的股票的风险。
如何优化？
可以加入基本面分析指标，如市盈率、财务指标等，筛选更为优质的股票。同时可以细化技术分析指标，如增加均线交叉情况的判断，加强选股的准确性和判断能力。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%的主板股票，且股票的至少5根均线重合。
同花顺指标公式代码参考
C1: (MARKET == 'SH' OR MARKET == 'SZ'); // A股市场
C2: VOLUME > 0 AND TURNOVER >= 3 AND TURNOVER <= 12; // 满足换手率条件
C3: (REF(CLOSE, 1) - CLOSE) / REF(CLOSE, 1) < 0.01; // 今日上涨幅度大于1%
C4: COUNT(CLOSE > MA(CLOSE, 5), 5) == 5; // 至少5根均线重合
SELECTED: C1 AND C2 AND C3 AND C4;
// 显示选中股票的名称和代码
LIST_NAMECODE;
python代码参考
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
"""
data: 股票历史行情数据，需包含价格、换手率、涨跌幅、均线等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
df = df.sort_values('trade_date', ascending=True)
if ('SH' in code) and ('ST' not in code) and \
(df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and (df['pct_chg'].iloc[-1] > 1) and \
(df['close'].iloc[-1] > df['ma5'].iloc[-1] == 5):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
其中 data 数据需包含的列为：ts_code（股票代码）、trade_date（交易日期）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）、close（当日收盘价）、ma5（5日均线）等选股指标数据。
## 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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