(supermind量化策略)换手率3%-12%、前25天有涨停、dea上涨

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%,前25天有涨停,dea上涨。

选股逻辑分析

该选股策略综合考虑了市场情绪和技术指标，选出具有一定投资价值的股票。其中，换手率为中等水平，具有一定的流动性；涨停板的出现显示了市场情绪的改善；而dea上涨则显示了股票的技术面特征，为后续上涨提供了支撑。

有何风险？

选股逻辑将重点放在了技术面上，可能会忽略掉业绩和财务状况等其它重要因素。同时，技术指标具有追涨性质，具有一定的操作风险。

如何优化？

优化方法可以考虑引入基本面数据进行筛选，如盈利能力、市盈率等指标。同时，可以引入多重技术指标进行综合筛选，提高精度。

最终的选股逻辑

该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%,前25天有涨停,结合多重技术指标进行综合判断。

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 COUNT(WINDBREAKSIGN>0 and WINDBREAKSIGN<100, 25)>=1 AND REF(DIF, 1)<REF(DEA, 1) AND DIF>DEA ORDER BY CAPITALFLOW_HSGT DESC

其中，REF(DIF, 1)和REF(DEA, 1)用于判断dea是否上涨，而DIF和DEA则是MACD指标中的两条线。此外，其它条件同上一例子。

python代码参考

import pandas as pd
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(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']:
    if code.startswith(('00', '60', '30')) and df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0] != 5:
        stock_k_data = api.get_k_data(code, 'D')
        if stock_k_data is not None and len(stock_k_data) >= 2 * 240 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[stock_k_data['high'] == stock_k_data['high'].rolling(2).max()][['high']].shift(1).expanding(min_periods=20).max().iloc[-1, 0] == stock_k_data['high'].rolling(20).max().iloc[-1] and \
                stock_k_data['dif'].iloc[-1] > stock_k_data['dea'].iloc[-1] and \
                stock_k_data['dif'].iloc[-2] < stock_k_data['dea'].iloc[-2] and \
                api.get_finance_info(code, 0)['mbrg'][0] > 1.1:
            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],
                                    'capitalflow_hsgt': api.get_capital_distribution(code, 4, 1)['hgtjme'][-1]})

df_selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
df_selected_stocks = df_selected_stocks[df_selected_stocks['capitalflow_hsgt']>=0].sort_values('capitalflow_hsgt', ascending=False).reset_index(drop=True)

# 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)

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