(supermind量化策略)换手率3%-12%、开盘价在十日线左右、反包

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,反包。

选股逻辑分析

该选股逻辑结合了短期交易活跃度、短期走势和技术指标等维度，选出的股票具有交易活跃度和短期走势良好的特点，同时在技术指标上符合反转交易的思路。反包指标在技术分析中常用，表示当前开盘价低于前一日最低价的价格，也相当于股价有往上反弹的可能性。该策略相对简单，能在一定程度上避免高估风险。

有何风险？

在策略的选股逻辑中，无法全面考虑公司的财务实力、基本面以及行业地位等因素，可能存在较高的风险。

如何优化？

可以在选股条件中加入一些基本面和财务指标等长期价值因素，以更加完善的维度选择优秀的标的资产。同时，也可以采用均线组合、技术指标等作为辅助选股因素，减小风险，提升收益。

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、反包。

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 OPEN<REF(LOW,1)

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A股个股财报数据
selected_stocks = []
for code in df['code']:
    k_data = api.get_k_data(code)
    if k_data is not None and len(k_data)>10:
        tmp_df = pd.DataFrame(k_data)
        if df[df['code']==code]['market_type'].values[0] != '北京' \
                and (tmp_df['open']<tmp_df['low'].shift(1)).any() \
                and tmp_df['turnover_ratio'].quantile(0.7)>=0.03 \
                and tmp_df['turnover_ratio'].quantile(0.7)<=0.12 \
                and tmp_df['open'].median()>=tmp_df['close'].rolling(10).mean()*0.95 \
                and tmp_df['open'].median()<=tmp_df['close'].rolling(10).mean()*1.05:
            selected_stocks.append({'code': code, 'name': df[df['code']==code]['name'].values[0], 'market_type': df[df['code']==code]['market_type'].values[0], 'circulation_mv': tmp_df['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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