问财量化选股策略逻辑
该策略选股逻辑包含以下条件：换手率3%-12%， 昨天出现龙虎榜，现量大于1万手，高开的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要关注流动性、市场热度、市场情绪以及技术走势。通过筛选换手率在3%-12%之间、昨天出现龙虎榜的股票、现量大于1万手的股票和高开的股票，筛选出具有短期上涨潜力的热门股票。
有何风险？
该选股逻辑选股条件偏短期，缺少长期关注的股票基本面等因素的考虑，存在风险。此外，现量大于1万手和高开等条件的选股可能会造成过度的追涨，存在股价高估的风险。
如何优化？
应该适度结合基本面和市场变化因素，比如行业特性、政策变化等对股票的影响。同时，应该适当松弛选股条件，减少短期盲目追涨。可以通过加入其他技术指标如成交量验证交易量，完善选股策略。
最终的选股逻辑
选股条件为：龙虎榜标的，换手率小于等于12%且大于等于3%，现量大于1万手，当日开盘价高于前收盘价的股票。在选股的过程中应该结合其他技术指标和基本面因素进行综合分析。
同花顺指标公式代码参考
通达信公式代码：
REF(C,1)>REF(O,1) AND VOL > 10000 AND TURNOVER >= 0.03 AND TURNOVER <= 0.12 AND YLHL_FLAG > 0 AND (C - O)/O >= 0.03 AND REF(C,1)>MA(C,10)
Python代码参考
import pandas as pd
import talib
df = pd.read_csv('股票数据.csv')
df['K'], df['D'], df['J'] = talib.STOCH(df['high_price'].values,df['low_price'].values,df['close_price'].values,fastk_period=9,slowk_period=3,slowk_matype=0,slowd_period=3,slowd_matype=0)
df['SMA'] = df['close_price'].rolling(5).mean()
df['EMA'] = df['close_price'].ewm(span=5, adjust=False).mean()
selected_stock = df[(df['turnover_ratio']>=0.03) & (df['turnover_ratio']<=0.12) & (df['ylhl_flag']>0) & (df['open_price']>df['last_close_price']) & (df['volume']>10000) & ((df['close_price']-df['open_price'])/df['open_price']>= 0.03) & (df['close_price']>df['SMA'])&(df['ipo_date']<='2019/12/31')].sort_values(by='close_price', ascending = False).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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