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，流通盘小于等于55亿股。
选股逻辑分析
该选股策略结合了基于换手率、技术指标以及流通盘的大小进行选股，KDJ指标能够反映出当前股票的交易情况以及市场情绪，加之流通盘的大小也能够反映出一定的市场参与度，从而更准确地筛选出符合条件的股票。
有何风险？
该选股策略同样存在基于技术指标和市场情绪选股的风险，忽略了公司的基本面、估值以及风险等因素，因此需要注意风险控制。在流通盘大小方面，存在一定的主观性和不确定性，因此需要进行多方面的确认。
如何优化？
该选股策略可以引入更多基本面方面的指标，如利润、销售收入、净利润增长等，来衡量公司的业绩和基本面变化。另外，可以结合各阶段的市场环境、板块情况，对股票的参与度、赚钱效应等进行监测，避免抓住热点，错失市场机会。此外，可以添加其他形态进行判断，尽量减少盲区，提高筛选准确度。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%, KDJ刚形成金叉，流通盘小于等于55亿股。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标代码：
TURNOVER_RATIO>=0.03 AND TURNOVER_RATIO<=0.12 AND C>=MA20 AND KDJ_CROSS(0,1) AND LIUTONGAGV<=5500000000
python代码参考
import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API
from stockstats import StockDataFrame
# 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(0, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])
# 获取A股数据
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) > 20 \
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) >= 0.03 \
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) <= 0.12 \
and df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0] != '' \
and stock_k_data['circ_market_val'].iloc[-1] <= 5500000000 \
and stock_k_data['kdjj'].iloc[-2] < stock_k_data['kdjj'].iloc[-1] \
and stock_k_data['close'].iloc[-1] >= stock_k_data['ma20'].iloc[-1]:
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],
'turnover_ratio': stock_k_data['turnover_ratio'].iloc[-1],
'kdjj': stock_k_data['kdjj'].iloc[-1],
'circ_market_val': stock_k_data['circ_market_val'].iloc[-1],
'increase_ratio': (stock_k_data['close'].iloc[-1] - stock_k_data['close'].iloc[-2]) / stock_k_data['close'].iloc[-2]})
# 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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