(iwencai选股策略)价格＜12_、前日实际换手率_3～28、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

根据今日增仓占比>5%,前日实际换手率>3～28,价格＜12的条件，我们可以筛选出一些股票。

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于股票的成交量和增仓比例来筛选股票。首先，今日增仓占比超过5%，说明有较多资金流入该股票，这可能是一个好的买入信号。其次，前日实际换手率在3～28之间，说明该股票的成交量相对活跃，交易活跃度较高。最后，价格小于12元，说明该股票的价格相对较低，可能具有一定的投资价值。

有何风险？

这个策略的逻辑基于成交量和增仓比例来筛选股票，但是这些数据可能存在虚假或操纵的情况，因此这个策略可能存在一定的风险。此外，股票市场的变化非常快，因此这个策略可能无法及时反应市场的变化，从而导致投资失误。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑加入更多的筛选条件，例如股票的市值、行业、盈利能力等。同时，我们也可以考虑使用更多的技术指标来分析股票，例如MACD、布林线等，以提高策略的准确性和稳定性。

最终的选股逻辑

根据今日增仓占比>5%,前日实际换手率>3～28,价格＜12的条件，结合市值、行业、盈利能力等其他筛选条件，以及使用MACD、布林线等技术指标来分析股票，我们可以筛选出一些具有投资价值的股票。具体实现可以使用以下python代码：

python代码参考

import talib

def get筛选条件():
    # 获取今日增仓占比超过5%的股票
    today_positions = get_positions()
    positions_with_gain = today_positions[today_positions['position_change'] > 0.05]
    # 获取前日实际换手率在3～28之间的股票
    turnover = get_turnover()
    turnover_with_range = turnover[(turnover['turnover'] > 3) & (turnover['turnover'] <= 28)]
    # 获取价格小于12元的股票
    price = get_price()
    price_with_limit = price[price['price'] < 12]
    # 合并所有筛选条件
    conditions = pd.merge(positions_with_gain, turnover_with_range, on='symbol')
    conditions = pd.merge(conditions, price_with_limit, on='symbol')
    return conditions

def get_positions():
    # 获取所有股票的今日持仓数据
    positions = get_account().positions
    return positions

def get_turnover():
    # 获取所有股票的前日成交量数据
    turnover = get_account().trades
    return turnover

def get_price():
    # 获取所有股票的实时价格数据
    price = get_account().last_price
    return price

# 运行代码

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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