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，并且近一个月内有过涨停的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了市场的交易活跃度、股票的趋势以及股票的市场表现。首先，选择换手率在3%-12%的股票，以保证市场的活跃程度。其次，DEA指标上涨有助于找到股票的趋势。最后，选择近一个月内有过涨停的股票，以反映其市场表现，这样可以降低一些分析股票财务数据的难度。
有何风险？
该策略对于市场行情变化比较敏感，如果市场行情发生重大变化，可能会影响到选股策略的有效性。同时，该策略可能会漏掉一部分潜在好股票，因为只关注了市场表现，忽视了股票的基本面因素。
如何优化？
为了避免市场行情对策略的影响，在选股时可以加入一些基本的行业分析或者股票财务分析等基础因素。同时，可以在检测涨停的时候，加入对于连续涨停的股票筛选条件。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨，并且近一个月内有过涨停的股票。
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);
近一个月涨停：HHV(REF(HIGH,1), 20)==CLOSE AND REF(HHV(REF(HIGH,1),20),1)<CLOSE;
选股：SELECT(CODE, DEA指标上涨 AND 近一个月涨停 AND 换手率3%-12%, NOT ST);
python代码参考
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['has_recent_limit_up'] = ((talib.MAX(df['high'].shift(1), timeperiod=20) == df['close']) & (talib.MAX(talib.MAX(df['high'].shift(1), timeperiod=20).shift(1), timeperiod=1) < df['close']))
df = df[df['dea_up'] & df['has_recent_limit_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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
