问财量化选股策略逻辑
该策略选股逻辑包括以下条件：换手率3%-12%、开盘价在十日线左右、9点25分涨幅小于6%。
选股逻辑分析
该选股逻辑旨在通过考虑股票的交易活跃度、价格走势以及早盘市场情况等因素，选出交易相对活跃的同时有一定投资价值的股票。
有何风险？
在早盘时段判断涨幅是否小于6%时，可能会受到做市商操作、市场风格等因素的干扰，从而选出市场表现较差的股票。同时，该选股逻辑只考虑了部分价格因素，但忽略了股票的基本面因素，存在一定的局限性。
如何优化？
可以综合多种价格、基本面因素进行选股，比如加入市盈率、市净率等基本面因素的筛选条件，以及早盘成交量、涨停板、量比等指标的综合考虑，来改善选股的表现。
最终的选股逻辑
该选股逻辑为：换手率大于等于3%且小于等于12%、开盘价在十日线左右、9点25分涨幅小于6%的股票。
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 (OPEN > MA(CLOSE,10)*0.95 AND OPEN < MA(CLOSE,10)*1.05)
AND (TIME > 92500 AND (OPEN-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)*100 < 6)
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
from pytdx.hq import TdxHq_API
# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
# 获取所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(1, 0)
df = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])
# 获取股票历史行情及可转债信息
selected_stocks = []
for code in df['code']:
k_data = api.get_k_data(code)
if k_data is not None:
selected_data = (k_data['turnover_ratio']>=0.03) & \
(k_data['turnover_ratio']<=0.12) & \
(k_data['open']>k_data['close'].rolling(10).mean()*0.95) & \
(k_data['open']<k_data['close'].rolling(10).mean()*1.05) & \
(k_data[k_data['time']<=92500]['open'].pct_change()*100 < 6)
if selected_data.any():
selected_stocks.append({'code': code, 'name': df[df['code']==code]['name'].values[0], 'market_type': df[df['code']==code]['market_type'].values[0]})
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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