问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且换手率介于2%到9%之间的股票，以确定性较高的投资标的。
选股条件为：元宇宙、前25天有涨停、换手率>2%且<9%。该条件旨在寻找交投活跃、资金流入稳定、市场风险较小的标的，并通过有涨停的表现来确定性较高的投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略的思路是：通过综合考虑公司的基本面、市场表现等多个因素，找到当前市场最为关注的、表现稳定的行业标的，并以涨停来确定行情的确定性。选择换手率介于2%到9%之间的股票，旨在忽略一些波动性较大的标的，以避险控制风险。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 换手率介于2%到9%之间的股票可能存在一些信息不对称或操作性较高的标的，风险较大。
- 行业风险因素依然存在，行业变化可能会影响选出的标的未来表现。
- 划定换手率范围有一定的主观性，在具体编制时需要注意数据准确性。
如何优化？
为了进一步提高本选股策略的准确性和可靠性，可以：
- 选择换手率介于2%到9%之间的股票时，可以选取最近一段时间的平均值作为标准，避免一些波动较大的标的对选股结果的影响。
- 参考行业地位、盈利能力等因素，结合基础面分析、技术分析等方法选取更具有潜力的标的，以提高筛选结果的可信度。
- 适当加入其他交易特征指标，如价量比、RSI等，以进一步提高策略准确性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且换手率介于2%到9%之间的股票，以捕捉符合行情特征且有较高确定性的投资标的。
选股条件为：元宇宙、前25天有涨停、换手率介于2%到9%。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：前25天有涨停且换手率介于2%到9%之间
TDX公式：
C1: CROSSCOUNT(ZT>0, C) > 0;
C2: COUNT(C>=2 AND C<=9, 25) = 25;
SELECT IF(C1 AND C2, 1, 0);
同花顺公式：
前25天涨停板天数>0 AND 前25天交易日的平均换手率在2%-9%区间内
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame, days_before: int, min_turnover: float, max_turnover: float) -> List[str]:
df = data.copy()
today = df.index.get_level_values('date').unique()[-1]
codes = df.loc[today].index.unique().tolist()
select_df = []
for code in codes:
his_df = df.loc[df.index.get_level_values('code') == code]
zt_days = his_df['涨停板'].rolling(window=days_before).sum().iloc[-1]
turnover = his_df.iloc[-25:]['换手率'].dropna()
avg_turnover = turnover.mean() if not turnover.empty else 0
if zt_days > 0 and min_turnover <= avg_turnover <= max_turnover:
select_df.append(code)
select_df.sort(key=lambda x: df.loc[(today, x), '总市值'], reverse=False)
return select_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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