问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35、周线MACD在零轴之上的基础上选股。
选股逻辑分析
该选股策略选股的依据为换手率、涨跌幅和MACD指标，综合考虑了成交量、价格和趋势的因素，筛选出符合条件的股票。但是，MACD指标也可能受到市场运行情况的影响，需要结合其他技术指标和基本面分析加以确认。
有何风险？
与其他单一指标选股风险一样，选股逻辑存在过度拟合或过于理想化的可能性，需要通过实践验证来检验其可靠性。此外，在市场趋势转换时，由于MACD指标的滞后性，可能会出现选股信号误判的情况。
如何优化？
可以考虑加入更多的技术指标、基本面分析等因素，从多方面进行综合考虑。建议采用机器学习、深度学习等技术进行优化，提高选股准确性和风险控制能力。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35、周线MACD在零轴之上的基础上选股。为提高选股准确性和风险控制水平，建议加入其他技术指标、基本面分析等因素，利用机器学习算法来构建模型，优化选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股策略可能用到的指标包括：换手率、涨跌幅、MACD等，请根据具体需求自行查询同花顺指标公式，并进行修改与适配。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_good_stocks():
good_list = []
# 获取正常股票
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,list_date')['ts_code']
for ts_code in stock_list:
if ts_code.startswith('300') or ts_code.startswith('688'): # 筛选创业板和科创板股票
continue
elif pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20211015', end_date='20211020').empty: # 筛选数据存在日期
continue
elif 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
elif (time.time() - time.mktime(time.strptime(str(pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='list_date').iloc[0]['list_date']), "%Y%m%d"))) / (365*24*60*60) < 1: # 筛选上市时间大于一年的股票
continue
# 筛选出换手率在3%至12%之间、10日涨幅大于0小于35、周线MACD在零轴之上的股票
weekly_data = ts.pro_bar(ts_code=ts_code, adj='qfq', start_date='20211001', end_date='20211020', freq='W')
if weekly_data.empty or weekly_data.iloc[-1]['macd'] <= 0:
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20211020', end_date='20211020')
yesterday_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20211019', end_date='20211019')
if daily_data.empty or yesterday_data.empty or daily_data.iloc[0]['close'] <= daily_data.iloc[0]['open']:
continue
elif daily_data.iloc[0]['pct_chg'] not in range(0, 35) or yesterday_data.iloc[0]['high'] == yesterday_data.iloc[0]['low']*1.1:
continue
elif daily_data.iloc[0]['turnover_rate'] < 0.03 or daily_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 0.12:
continue
else:
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？
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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