通达信公式转换成同花顺换手率大于7％但小于10%m股票、吸筹结束、一年内布林缩口

问财量化选股策略逻辑

选择换手率大于7%但小于10%m的股票，是因为这些股票可能存在较大的上涨空间。吸筹结束后的一年内布林缩口，说明该股票价格可能即将进入稳定上涨阶段。

选股逻辑分析

这个选股逻辑主要是基于市场动态和交易行为的分析，能够筛选出有较大上涨潜力的股票。然而，这只是一种基于历史数据的方法，并不能保证未来一定会成功。

有何风险？

这种方法的主要风险是可能会错过一些走势良好的股票，因为这种方法只关注换手率和布林线的变化，而忽略了其他重要的因素，如公司基本面、行业前景等。

如何优化？

为了提高这种策略的效果，可以考虑加入更多的参数，比如公司的盈利能力、行业地位等因素。同时，也可以通过技术分析的方法，如趋势线、MACD等，来辅助判断。

最终的选股逻辑

选择换手率大于7%，且吸筹结束后的一年内布林缩口的股票。然后结合公司的基本面和技术面，进行综合评估。

常见问题

读者可能会问，为什么只选择换手率大于7%的股票，而不选择换手率更小的股票呢？这是因为换手率太小，说明参与交易的人数较少，可能存在主力资金尚未入场的情况。

python代码参考

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出换手率大于7%且吸筹结束后的一年内布林缩口的股票
selected_df = df[(df['换手率'] > 0.07) & (df['布林下轨'] < df['布林中轨'])]

# 组合数据
combined_df = selected_df.merge(df[['换手率', '布林中轨', '布林上轨']], left_index=True, right_on='日期')

# 绘制KDJ指标
k = combined_df['KDJ'].rolling(window=14).mean()
d = combined_df['KDJ'].rolling(window=14).std()
j = k - d * np.sqrt(250)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 8))
ax.plot(combined_df['日期'], combined_df['KDJ'])
ax.fill_between(combined_df

## 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。