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,量比大于1.5、量比小于6。
选股逻辑分析
该选股逻辑旨在通过考虑股票的交易活跃度、价格走势以及交易量等因素，选出交易相对活跃、价格波动较大同时有一定投资价值的股票。
有何风险？
量比可以反映出股票市场的看涨或看跌情况，但是只考虑单一因素是不充分的，选股结果存在一定的不确定性。此外，换手率、量比等指标也会受到市场交易情况等因素影响，因此存在一定的不确定性。
如何优化？
可以综合多因素进行选股，比如加入市盈率、市净率等基本面因素的筛选条件，以及多日均线拐头、涨停板、MACD等指标的综合考虑，来改善选股的表现。
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、量比大于1.5且小于6的股票。
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 (VOLUME/(MA(VOLUME,5)*5) > 1.5 AND VOLUME/(MA(VOLUME,5)*5) < 6)
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'])
# 获取股票历史行情及可转债信息
selected_stocks = []
for code in df['code']:
k_data = api.get_k_data(code)
if k_data is not None and len(k_data)>1:
selected_data = (k_data['turnover_ratio']>=0.03) & \
(k_data['turnover_ratio']<=0.12) & \
(k_data['open']>k_data['close'].rolling(10).mean()*0.95) & \
(k_data['open']<k_data['close'].rolling(10).mean()*1.05) & \
((k_data['volume']/k_data['volume'].rolling(5).mean()/5 > 1.5) & \
(k_data['volume']/k_data['volume'].rolling(5).mean()/5 < 6))
if selected_data.any():
selected_stocks.append({'code': code, 'name': df[df['code']==code]['name'].values[0], 'market_type': df[df['code']==code]['market_type'].values[0]})
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
