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、周线MA5金叉MA10。
选股逻辑分析
该选股逻辑中，主要考虑了股票的技术面因素，如换手率、均线交叉等因素。通过选出周线MA5金叉MA10的股票，筛选出具有投资价值的股票。
有何风险？
该选股逻辑依然忽略了一些重要的市场因素，如行业趋势、宏观政策等因素，可能导致选股偏差。同时，均线交叉只是一种技术面分析方法，未来的价格波动并不能保证与历史表现一致，存在着未来不确定性。
如何优化？
可以进一步添加更多的技术面因素以及基本面因素，如成交量、KDJ等指标、资产负债率、股息率等基本面因素以提高选股的精确度和投资收益率。同时，应该关注未来市场的走势以及企业的盈利预测以便及时调整持仓并降低风险。
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、周线MA5金叉MA10。
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 CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10),1) > 0
AND MARKETTYPE ≠1
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('股票数据.csv')
selected_stock = df[(df['turnover_ratio']>=0.03) &
(df['turnover_ratio']<=0.12) &
(df['open']>(df['close'].rolling(10).mean()*0.95)) &
(df['open']<(df['close'].rolling(10).mean()*1.05)) &
(df['close'].rolling(5).mean().shift(1) < df['close'].rolling(10).mean().shift(1)) &
(df['close'].rolling(5).mean() > df['close'].rolling(10).mean()) &
(df['market_type']!=1)].reset_index(drop=True)
## 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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