问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、反包、近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的企业中进行筛选。
选股逻辑分析
该选股策略考虑了企业在近期内的涨幅情况，以及热度和价格动态，通过近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的企业，并结合反包和换手率进行选股。该策略能够较好地发现近期有热度、有上涨潜力的股票，对于短期投资和超短期交易有一定的参考价值。
有何风险？
该选股策略主要考虑了短期股价上涨情况，忽略了企业基本面数据对股价的影响，可能导致选出的股票质量不够稳定。因此，选出的股票也存在市场风险，风险较大。
如何优化？
可以在选股条件上结合基本面数据进行筛选，并考虑其他技术分析指标（如均线、相对强弱指标等）来辅助股票分析。同时，可以根据市场情况进行动态调整，结合市场行情的变化进行相应的调整，以减小风险。可以考虑使用多因子模型等等方法，综合考虑多种因素来进行选股。
最终的选股逻辑
选股条件为：在换手率3%-12%、反包、近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的企业中进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：COUNT(abs(changepercent>=10),25)>=1 AND turnover_rate>=3 AND turnover_rate<=12 AND KDJ_K>=KDJ_D AND MACD>1
选股结果：fml('(COUNT(abs(changepercent>=10),25)>=1 and turnover_rate>=3 and turnover_rate<=12 and KDJ_K>=KDJ_D and MACD>1)', 'desc', 'pe_ttm', 100)
Python代码参考
import tushare as ts
import talib
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 筛选好股票函数
def select_good_stocks():
# 反包策略
df1 = pro.daily(ts_code='', start_date='20210101', end_date='20220131',
fields='ts_code,trade_date,pre_close,open,high,low,close,vol,amount')
# 计算指标
df1['K'], df1['D'] = talib.STOCH(df1['high'].values, df1['low'].values, df1['close'].values,
fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)
df1['DIF'], df1['DEA'], df1['MACD'] = talib.MACD(df1['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26,
signalperiod=9)
# 近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的股票
df2 = pro.daily(ts_code='', start_date='20210101', end_date='20220131',
fields='ts_code,trade_date,changepercent', adj='qfq')
df2['check'] = abs(df2['changepercent']) >= 10
df2['count'] = df2['check'][::-1].rolling(25).sum()[::-1]
good_stocks = df1[(df2['count'] >= 1) & (df1['K'] > df1['D']) & (df1['MACD'] > 1)
& (df1['turnover_rate'] >= 3) & (df1['turnover_rate'] <= 12)
]['ts_code'].reset_index(drop=True)
return good_stocks
good_stocks = select_good_stocks()
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？
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