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，且开盘价在十日线左右的股票。
选股逻辑分析
此选股策略在前一个选股逻辑的基础上，增加了开盘价与十日均线的比较条件。此逻辑主要是寻找股票在十日均线附近有一定波动的股票，有望发现受到市场关注的可能性较大的热点股票。
有何风险？
此选股策略容易受到市场波动的影响，而且并未考虑公司基本面及其他重要指标，因此投资仍需要谨慎。
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，且开盘价在十日均线左右条件的基础上，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);
开盘价在十日均线左右：OPEN>=MA(CLOSE,10)*0.95 AND OPEN<=MA(CLOSE,10)*1.05;
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 开盘价在十日均线左右, (NOT ISSTOPER AND NOT ISNEW))
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'open', 'close']]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12) & (df['dea_up']==True) & (df['open']>=df['ma10']*0.95) & (df['open']<=df['ma10']*1.05)]
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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