问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在 3% 和 12% 之间，当日涨跌幅乘以超大单净量大于 0，只选择非科创板股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑是基于技术面和市值面的分析，首先筛选出合理的市值范围（换手率在 3-12% 之间），利用超大单净量和涨跌幅等指标来选择市场热点和趋势，然后通过选择非科创板股票来排除某些风险较高的个股，保证相应的风险控制。
有何风险？
该选股逻辑同样也是基于技术分析理论，没有考虑公司所处行业和公司基本面因素的影响，所选股票的收益和风险依然面临宏观经济、公司基本面和市场风险的干扰。
如何优化？
可以考虑加入基本面指标和公司行业信息等，比如市盈率、市净率、财报指标等等，结合技术面指标进行选股，进一步优化选股策略。同时对于非科创板股票的分类，可以更细致地分类，比如分为沪市非科创板股票和深市非科创板股票，以此增加筛选的准确性。
最终的选股逻辑
选择换手率在 3% 和 12% 之间，当日涨跌幅乘以超大单净量大于 0，只选择非科创板股票。
同花顺指标公式代码参考
C1: (MARKET == 'SH' OR MARKET == 'SZ') AND (INDUSTRY != '科创板'); // 非科创板股票
C2: (VOLUME > 0) AND (CHG_RATE_N30 > 0) AND (
((MAX(HIGH, 26) - LOW) / CLOSE > 0.12) OR
((MIN(LOW, 26) - HIGH) / CLOSE > -0.12)
); // 查找主升期起动阶段的股票
C3: (ABS(CHG) / REF(CLOSE, 1) * (NET >= 500000) > 0); // 涨跌幅乘以超大单净量大于0
C4: (TURN >= 3) AND (TURN <= 12); // 换手率在3%和12%之间
SELECTED: C1 AND C2 AND C3 AND C4;
// 显示选中股票的名称和代码
LIST_NAMECODE;
python代码参考
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
"""
data: 股票历史行情数据，需包含价格、换手率、涨跌幅、超大单净量、所属板块等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
df = df.sort_values('trade_date', ascending=True)
if (df['industry'].iloc[-1] != '科创板') and \
(df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and \
(df['pct_chg'].iloc[-1] * (df['net_amount'].iloc[-1] / 100000000) > 0):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
其中 data 数据需包含的列为：ts_code（股票代码）、trade_date（交易日期）、pct_chg（涨跌幅）、net_amount（超大单净量）、turnover_rate（换手率）、industry（所属行业）等选股指标数据。
## 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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