问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包，换手率3%-12%。
选股逻辑分析
在原有的选股逻辑基础上，加入了换手率指标来限定选股范围，使得筛选出的股票具备相对的稳定性和活跃性，可以更为准确地锁定上涨潜力较高的股票。
有何风险？
该选股逻辑仍然相对较为简单，未考虑到大量的基本面因素和宏观环境等综合因素对股票走势的影响，同时，限定的换手率范围也相对较窄，容易遗漏换手率较大的个股，导致选股结果可能存在一定的盲区。
如何优化？
可以加入更多优质的基本面指标和宏观因素进行综合考虑，例如财务数据、行业分析等方面，加强选股的准确性和稳健性。另外可以适当开放换手率的范围，以适应市场快速变化的特点。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 换手率在3%-12%之间。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的公式代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:NOT(SIGN(CLOSE-REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03:TURN > 3 AND TURN < 12; // 换手率在3%-12%之间
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F04, 1, 0), "诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是用 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取股票数据
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
turnover = dv.get_ts("turnover", symbol=symbol)
# 计算反包指标
close_shifted = close.shift(1)
close_lagged = close.shift(-2)
reverse_signal = (close > close_shifted) & (close_shifted < close_lagged)
# 选股
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & reverse_signal & (turnover > 0.03) & (turnover < 0.12)
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
同样使用Python和技术指标库TA-Lib进行计算，加入换手率指标进行筛选，以期获得更为准确的选股结果。
## 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。
