量化投资策略换手率大于7％但小于10%m股票、昨日的曾涨停取反、昨日压力位除以90%成本上

问财量化选股策略逻辑

本策略选取换手率大于7％但小于10%m的股票，昨日的曾涨停取反，昨日压力位除以90%成本上限作为买入信号。

选股逻辑分析

该策略的优点是能够筛选出市场活跃度较高的股票，并结合昨日的市场表现和未来压力位进行买入决策。然而，其缺点是过于依赖昨日的表现，可能会错过一些短期快速上涨的机会。同时，该策略对于投资者的成本控制要求较高，需要有一定的资金管理能力。

有何风险？

首先，该策略的判断标准可能存在一定的主观性，不同投资者对于换手率、曾涨停情况的理解可能会有所不同，因此可能会影响到策略的效果。其次，该策略过于依赖昨日的压力位，如果明日市场走势与昨日相反，那么买入信号可能会失效。最后，该策略对于投资者的成本控制要求较高，如果投资者的成本超出压力位，那么策略可能会失效。

如何优化？

为了克服上述风险，可以考虑以下优化方法：

• 对于换手率的计算，可以使用更准确的方法，例如滚动换手率或日均换手率；
• 对于昨日的曾涨停情况，可以引入更多的指标，例如昨日收盘价相对于开盘价的涨幅等；
• 对于压力位的计算，可以引入更多的数据，例如昨日的最高价、最低价等；
• 可以引入更多的参数，例如交易成本、投资期限等，以便更好地满足投资者的需求。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑可以表示为：

def buy_stock():
    # 挑选换手率大于7%且小于10%m的股票
    stock_list = get_stock_list(stock_name='XXX', exchange='XXX')
    for stock in stock_list:
        if stock['volume'] > 7 and stock['volume'] < 10:
            break
    
    # 昨日的曾涨停取反
    yesterday_close_price = stock['close']
    if yesterday_close_price > today_open_price:
        yesterday_close_price = today_open_price - yesterday_close_price
    
    # 昨日的压力位除以90%成本上限
    pressure_level = calculate_pressure_level(stock)
    
    # 如果昨天的曾涨停取反且昨日的压力位在90%成本上限以内，则买入
    if yesterday_close_price == today_open_price and pressure_level <= 90:
        return 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？

    点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。