问财量化选股策略逻辑
换手率大于7%但小于10%m股票，这表明这只股票比较活跃，可能是有资金流入或者流出，或者是市场对该股关注度较高。
dif大于dea，这是一个常见的技术指标，当dif线从下往上穿过dea线时，形成金叉，表示股价可能会出现上涨趋势。如果dif线从上往下穿过dea线时，形成死叉，表示股价可能会出现下跌趋势。
非涨停，避免了可能被追涨杀跌的情况。
选股逻辑分析
这个选股逻辑的主要优点是它能筛选出活跃且有上涨潜力的股票。但是，也存在一些潜在的风险：
- 股票的活跃性并不能完全代表其上涨潜力。有些股票虽然换手率高，但其实是在进行大幅震荡，这种股票并不适合长期持有。
- 技术指标只是辅助工具，不能独立决定股票的走势。在实际操作中，还需要结合公司的基本面、行业环境等因素综合考虑。
如何优化？
对于这个问题，可以从以下几个方面来优化：
- 可以增加更多的筛选条件，例如公司业绩、市盈率等，以便更全面地评估股票的价值。
- 可以引入更多的技术指标，例如移动平均线、RSI等，以便更准确地判断股票的趋势。
- 可以通过机器学习算法，自动学习和更新选股模型，以便更好地适应市场变化。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑应该是结合以上几个方面的内容，通过自动化的方法，生成一个综合评价股票的模型。具体的操作步骤可以参考下面的Python代码：
import pandas as pd
from ta import *
# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 按照换手率筛选股票
df = df[df['Turnover'] > 0.07 and df['Turnover'] < 0.1]
# 按照dif和dea的交叉情况筛选股票
df = df[(df['DIF'] > df['DEA']) & (df['Close'] != 'STK'])
# 避免涨停股票
df = df[df['Close'] != 'STK']
# 运行其他技术指标筛选
df = df[(df['SMA5'] > df['SMA20']) & (df['SMA5'] > df['SMA60'])]
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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？
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