问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板非ST股票、且500日内至少2次涨停的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑了股票的基本面和技术面因素，通过换手率、涨跌幅等指标筛选出具有投资价值的个股，同时从涨停板的特征出发，筛选出短期内表现优异、市场热度高的个股。
有何风险？
选股逻辑偏重于股票市场的热点和短期涨跌幅等因素，忽视了公司基本面等长期投资价值的因素，存在短期性投资偏好过于明显的风险。
如何优化？
可引入其他基本面指标，如市盈率、毛利率、净利润等，加强对公司业绩的考量，同时引入其他技术指标，如均线、MACD等，从不同维度筛选出高质量的个股。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板非ST股票、且500日内至少2次涨停的股票。
同花顺指标公式代码参考
CROSSCOUNT(CLOSE>SHIFT(CLOSE,1),10)>=2 AND TURNRATE>=3 AND TURNRATE<=12 AND MKTTYPE == 1 AND ST_TYPE != 1 AND C > LASTC AND ST_STATE != 1;
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，需包含收盘价、涨跌停和换手率等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ('ST' not in code) and (df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and \
(df['pct_chg'].iloc[-1] > 1) and \
(df['close'].rolling(window=10).apply(lambda x: sum((x > x.shift()) & (x > df['high_limit']))).iloc[-1] >= 2):
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）、close（收盘价）、high_limit（涨停价）、low_limit（跌停价）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）、ST_TYPE（股票类型）、MKTTYPE（所属市场）、ST_STATE（特别处理状态）等。
## 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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