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，并且日线MACD指标大于0。
选股逻辑分析
此选股策略综合考虑了市场交易活跃度、趋势以及市场信心的多个方面。换手率在3%-12%能够保证市场活跃度并且避免高换手率所产生的恶性循环。DEA指标上涨能够体现出股票的上升趋势，而日线MACD指标大于0则代表着市场信心向好，市场赚钱效应较好。
有何风险？
此选股策略可能会忽略了一些低交易量但是潜力较高的个股，因此需要加入其他指标来筛选潜力个股。
如何优化？
可以加入RSI或者KDJ指标，选择RSI或者KDJ值低的股票。可以放宽换手率范围，减少刻意限定的影响。
最终的选股逻辑
在DEA指标上涨、换手率在3%-12%范围内，日线MACD指标大于0的条件下选取股票。
同花顺指标公式代码参考
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);
日线MACD＞0：MACD()>MACD(1) AND MACD()>0;
换手率在3%-12%：TURNOVER>=3 AND TURNOVER<=12;
选股：SELECT(CODE, DEA指标上涨 AND 日线MACD＞0 AND 换手率在3%-12%, NOT ST);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'trade', '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['macd_above0'] = (talib.MACD(df['close'])[0] > talib.MACD(df['close'])[1]) & (talib.MACD(df['close'])[0] > 0)
df = df[df['dea_up'] & df['macd_above0'] & (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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