问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%, KDJ刚形成金叉，15分钟周期MACD绿柱变短。
选股逻辑分析
该选股策略首先考虑换手率的范围，确定了股票的活跃度。其次，考虑KDJ技术指标，判断当前股票是否处于上涨趋势中。再次，考虑MACD指标，通过15分钟周期的绿柱变短判断股票是否处于调整中，并及时跟踪调整后的进一步变化，帮助投资者更好地选择入场时机。
有何风险？
该选股策略仅考虑了股票的活跃度和技术面，可能忽略了股票的基本面情况，存在选错标的资产的可能性。同时，难以及时发现股票走势的变化，可能导致投资者的投资收益下降。
如何优化？
该选股策略可以加入更多的基本面数据，如市盈率、市净率等指标，作为辅助因素，结合技术面分析。同时，可以加强对股票走势和市场情绪的分析和判断，如利用机器学习等技术来进行实时监控和捕捉投资机会，以提高选股的准确性和及时性。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率大于等于3%且小于等于12%，KDJ金叉，15分钟周期MACD绿柱变短。
同花顺指标公式代码参考
通达信公式代码：
(TURNOVER>=0.03 AND TURNOVER<=0.12) AND (KDJ_CROSS(0,1) AND MACD(15,26,9)-REF(MACD(15,26,9),1)<0 and REF(MACD(15,26,9), 1)-REF(MACD(15,26,9),2)>0)
python代码参考
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from pytdx.hq import TdxHq_API
# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
# 所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(1, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])
# 获取A股财报数据
selected_stocks = []
for code in df_stocks['code']:
stock_k_data = api.get_k_data(code, 'D')
if stock_k_data is not None and len(stock_k_data)>60 \
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7)>=0.03 \
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7)<=0.12 \
and stock_k_data['kdjj'].iloc[-2]<stock_k_data['kdjj'].iloc[-1] \
and stock_k_data['macd'].iloc[-1]-stock_k_data['macd'].iloc[-2]<0 \
and stock_k_data['macd'].iloc[-2]-stock_k_data['macd'].iloc[-3]>0:
selected_stocks.append({'code':code, 'name':df_stocks[df_stocks['code']==code]['name'].values[0],
'market_type':df_stocks[df_stocks['code']==code]['market_type'].values[0],
'circulation_mv':stock_k_data['circulation_mv'].quantile(0.7)})
df_selected = pd.DataFrame(selected_stocks)
# 断开连接
api.disconnect()
## 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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