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%、开盘价在十日均线左右、流通市值50-100亿元。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了市场的交易活跃程度、技术面分析和基本面分析。市场的交易活跃程度以换手率为衡量标准，技术面分析则以十日均线和开盘价与均线的关系为依据，基本面分析则通过流通市值的大小来确定公司的市值规模。该选股策略适用于市场呈下跌或震荡状态时，通过技术面和基本面分析来选取市值规模适中且有较高活跃度的股票。
有何风险？
该选股策略存在一定风险，其中最大的风险是基本面因素影响的风险。如果市场整体下跌，或者公司基本面出现变化，选股策略可能不能及时适应市场变化，导致亏损。
如何优化？
可以加入更多的技术指标和基本面指标，例如MACD、RSI、成交量等指标，来提供更全面的参考。可以根据不同市场情况调整各指标的权重比重，以提高选股效果。同时定期调整持仓时间、风险控制等方面进行优化，以降低风险和提高收益。
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%、开盘价在十日均线左右、流通市值大于等于50亿元且小于等于100亿元。
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 CIRCULATION_MV >= 5000000000 AND CIRCULATION_MV <= 10000000000
Python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
from stockstats import StockDataFrame
df = pd.read_csv('股票数据.csv')
stock = StockDataFrame.retype(df)
selected_stock = stock[(stock['turnover_ratio']>=0.03) &
(stock['turnover_ratio']<=0.12) &
(stock['open']>(stock['close'].rolling(10).mean()*0.95)) &
(stock['open']<(stock['close'].rolling(10).mean()*1.05)) &
(stock['circulation_mv']>=5000000000) &
(stock['circulation_mv']<=10000000000)].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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