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、涨幅小于2.6且大于-5。
选股逻辑分析
与前一个选股逻辑类似，该选股策略也注重了市场交易活跃度和股票的短期走势。同时，涨幅在-5%到2.6%之间的选股范围更宽，能够寻找到更多在市场中表现稳定的股票。该选股策略也适用于对市场行情持中高风险偏好的投资者。
有何风险？
该选股策略同样存在忽略基本面分析等技术面分析的风险。同时，涨幅的选股指标相对宽松，可能会导致被选股票稳定性不高，容易被市场波动所影响。
如何优化？
同样可以加入基本面分析和其他维度的技术面分析来提供更为全面的选股依据，同时，可以在市场行情变化的情况下，及时进行相应选股策略的调整。例如，可以在市场风险较大时，适当提高涨幅指标的选股范围，同时结合其他风险控制措施，来降低风险。
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%、开盘价在十日均线左右、涨幅小于2.6且大于-5。
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 ((LAST - PRECLOSE) / PRECLOSE > -0.05) AND ((LAST - PRECLOSE) / PRECLOSE < 0.026)
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['last']-stock['preclose'])/stock['preclose']>-0.05) &
((stock['last']-stock['preclose'])/stock['preclose']<0.026)].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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