问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：在换手率为3%-12%，股票代码以60开头的股票中，筛选出三个技术指标同时金叉的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于技术面指标，筛选出股票的短期趋势向上，购买力较强的标的。同时，设定三个技术指标金叉的条件进一步限定了入选的标的品种。
有何风险？
该选股策略容易出现“过拟合”问题，即选股指标过于复杂，需要大量历史数据来支撑，容易导致过度拟合当前市场，降低策略的有效性。同时，如果行情突变，指标失效，可能会产生较大亏损。
如何优化？
可以通过梳理并整合相对稳定的技术指标，避免使用过多甚至重复的指标；同时控制过于依赖历史数据的情况，防止出现“过拟合”问题。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%，股票代码以60开头的股票中，筛选出三个技术指标同时金叉的个股，并控制选股指标数量，避免过度拟合。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，筛选出三个技术指标同时金叉的标的。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
def get_stock_list(pro):
# 获取股票列表
stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname')
stock_info = stock_info[stock_info['ts_code'].str.startswith('60')] # 筛选出股票代码以60开头的股票
return stock_info
def get_good_stocks(stock_list, api):
#获取三个技术指标同时金叉的标的
good_list = []
for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20210812', end_date='20210812')
if not data.empty:
ma5 = data.iloc[0]['ma5']
ma20 = data.iloc[0]['ma20']
ma60 = data.iloc[0]['ma60']
if ma5 > ma20 and ma20 > ma60:
good_list.append(stock_code)
return good_list
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取三个技术指标同时金叉的标的
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
#输出结果
print("三个技术指标同时金叉的标的：")
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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