问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板非ST股票、且周线MA5出现金叉MA10的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要是考虑到市场交易量、价格表现，以及技术面指标。通过选取上涨幅度、换手率、属于主板的条件来筛选基本面符合要求的股票，并对技术面进行二次筛选，确认其处于上涨趋势，提高选股的可靠性。
有何风险？
该选股逻辑仍然存在选择时段过短和忽略公司基本面等其他因素的风险，并且不考虑其他技术指标的话，容易漏检或选择出错的股票。
如何优化？
可以引入更多的技术指标进行选股，并且引入公司基本面信息，综合考虑基本面和技术面，提高选股的可靠性和长期回报率。
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%、属于主板非ST股票、且周线MA5出现金叉MA10的股票。
同花顺指标公式代码参考
MA5:=MA(CLOSE,5);
MA10:=MA(CLOSE,10);
CROSS(MA5,MA10)
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，需包含收盘价和成交量
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ('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]) and \
(df['ma5'].iloc[-1] > df['ma10'].iloc[-1]) and (df['ma5'].iloc[-2] < df['ma10'].iloc[-2]):
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）、close（收盘价）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）以及ma5、ma10两个列分别为 5 日和 10 日的收盘价均线。
## 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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