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、开盘价在十日线左右的股票中进行选股。
选股逻辑分析
该选股策略结合了流动性、市值、技术面等多方面因素进行选股。选出的股票具有较好的流动性、市值较大、且技术面上也有支撑。在技术面上，选股规则关注的是开盘价相对于十日均线的位置，而不是蜡烛图形态等因素，这可以更好地过滤掉市场的噪音和日常波动。
有何风险？
该选股策略在市场快速波动的情况下可能产生误判，因为市场可能由于新闻事件等原因快速波动，而选出的股票可能无法适应快速波动的市场，存在一定的风险。
如何优化？
可结合其他技术面指标，如MACD、KDJ等，并继续深入了解股票基本面因素，如业绩增长、分红情况等，以进一步筛选出理想的股票。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、开盘价在十日均线左右的股票中进行选股。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选择换手率在3%-12%、股票代码以60开头、开盘价在十日均线左右的股票。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票列表
def get_good_stocks(pro):
good_list = []
# 调用Tushare接口获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L')
# 遍历数据，判断是否符合选股规则
for i in range(len(data)):
ts_code = data.iloc[i]['ts_code']
if ts_code[:2] == '60':
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210301', end_date='20210331')
ma10 = daily_data['open'].rolling(10).mean()
last_open = daily_data.iloc[-1]['open']
if last_open > ma10.iloc[-1] * 0.99 and last_open < ma10.iloc[-1] * 1.01:
good_list.append(ts_code)
return good_list
# 获取股票市值
def get_stock_market_value(pro, stock_code):
data = pro.daily_basic(ts_code=stock_code, trade_date='20210219', fields='ts_code,total_mv')
return data.iloc[0]['total_mv']
# 获取所有符合条件的股票
token = "your token"
pro = ts.pro_api(token)
good_stocks = get_good_stocks(pro)
# 计算符合条件的股票的市值和涨幅
result = []
for stock_code in good_stocks:
market_value = get_stock_market_value(pro, stock_code)
result.append([stock_code, market_value])
# 排序，输出结果
df = pd.DataFrame(result, columns=['stock_code', 'market_value'])
df = df.sort_values(by='market_value', ascending=False)
print(df.head(10))
## 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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