问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、10日涨幅大于0小于35、今日最低价小于昨日最低价的A股中选股。
选股逻辑分析
此选股逻辑仍然加入了股价趋势因素，同时分析了股票的最低价变化，筛选出近期具有较强股价表现且存在股价反转情况可能的潜力股票，有利于投资者进行短线操作。但仍然缺少其他基本面因素的互相验证。
有何风险？
此选股逻辑对个股基本面因素的依赖较少，可能存在超出股价变化的基本面风险，投资者需要进行个股的基本面分析。同时，通过比较最低价变化也只能看到股价变化的一端，未必能够充分体现个股的走势。因此，投资者在投资过程中需要建立自己的投资策略和风控体系，减少风险。
如何优化？
可以综合基本面因素和其他股价变化的因素进行综合筛选，同时加入风险控制和资产分散的策略，减少风险，提高投资收益率。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、10日涨幅大于0小于35、今日最低价小于昨日最低价的A股中进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
无
Python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code')['ts_code']
for ts_code in stock_list:
if pro.namechange(ts_code=ts_code) and pro.namechange(ts_code=ts_code)['name'].iloc[0].find('ST') >= 0: # 筛选非ST股票
continue
# 筛选符合条件的股票
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220206')
if daily_data.empty or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 0.03 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 0.12 or daily_data.iloc[-1]['pct_chg'] not in range(0, 35) or daily_data.iloc[-1]['low'] >= daily_data.iloc[-2]['low']:
continue
good_list.append(ts_code)
return good_list
good_stocks = get_good_stocks()
print(good_stocks)
## 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？
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