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%,开盘价在十日线左右,前天MACD＜0。
选股逻辑分析
该选股策略注重股票的交易量、走势情况和技术指标。其中，换手率3%-12%和开盘价在十日线左右可以过滤掉不活跃、短期走势不佳的标的资产，前天MACD＜0可以筛选出走势下跌但具备反弹潜力的标的资产。
有何风险？
该选股逻辑依然没有考虑基本面等长期因素，存在一定的市场风险。同时，由于指标仅考虑一些短期走势，可能会忽略一些长期因素的影响，存在一定程度上的操作风险。
如何优化？
可以加入一些长期的财务指标、基本面因素等价值因素，以更全面的方式筛选出优秀的资产。同时，可以通过分散配置等方式控制投资风险，降低选股策略单一性带来的影响。另外，可以基于更多的技术指标，例如金叉、死叉、KDJ、RSI等指标来筛选标的资产。
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%、开盘价在十日线左右且最新收盘价大于等于十日均线、前天MACD小于0。
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 (CLOSE>MA(CLOSE,10)) AND (OPEN>MA(CLOSE,10)*0.95 AND OPEN<MA(CLOSE,10)*1.05)
AND (REF(MACD(),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['open'].median()>=stock_k_data['close'].rolling(10).mean()*0.95 \
and stock_k_data['open'].median()<=stock_k_data['close'].rolling(10).mean()*1.05 \
and stock_k_data['macd'].shift(2).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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