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、日线MACD＞0的A股中选股。
选股逻辑分析
此选股逻辑不仅关注了股价表现，还加入了技术面因素，即日线MACD，有助于筛选出具有良好股价走势和技术面支撑的股票，提高了选股准度。但仍然需要注意基本面因素的分析。
有何风险？
此选股逻辑过于依赖技术面因素，可能会受到市场整体趋势的影响，存在市场风险，投资者需要注意定期调整选股策略，并结合其他基本面因素进行综合分析。
如何优化？
可以增加其他基本面因素分析，如盈利能力、估值等，建立自己的投资策略并进行风险管理。
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、日线MACD＞0的A股中进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：
T1:=(VOL>0 AND MACD()>0);
T2:=(NOT DELISTED) AND (P>3) AND (P200);
T3:=(TURN3) AND (TURN<12);
SELECT T1 AND T2 AND T3;
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')
macd_data = pro.index_daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220206', fields='macd')
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 macd_data.iloc[-1]['macd'] <= 0:
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？
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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