问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在3%到12%之间，当日涨跌幅乘以超大单净量大于0，并且周线MA5金叉MA10的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑从市场活跃度、市场能量以及技术分析角度入手。选择换手率在适当范围内的股票，更好地反映市场的活跃度。并通过涨跌幅和超大单净量的比较，反映市场的能量和资金流动情况。同时，金叉是一种广泛应用的技术分析指标，选择MA5在MA10上方表示股价较短期内有上升趋势，有望将表现转化为上涨趋势。
有何风险？
该选股逻辑仍然未考虑基本面因素的全面分析，仍然存在基本面不佳的股票被选中的风险。同时，技术指标只是股票市场行情的一部分，不足以全面反映股票的价值和风险。在使用技术分析指标的同时，还需要结合基本面分析、资金流向等多方面因素进行综合判断。
如何优化？
可以通过加入更多基本面数据，如PE、ROE、市值等因素，对选股逻辑进行完善，结合技术指标和资金流向等多方面的因素，全方位评估股票价值和风险。同时，考虑适当扩大选股范围，包括增加行业和板块股票等，以获取更广泛的市场信息。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间，当日涨跌幅乘以超大单净量大于0，并且周线MA5金叉MA10的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下同花顺指标公式可以用于实现该选股逻辑：
选股逻辑公式：
SELECT * FROM StockData_Long WHERE
2.5<ChangeRatioToRef(1) and ChangeRatioToRef(1)<11.5 and // 涨跌幅在2.5%和11.5%之间
(C*Big>5*N and Big>0) and // 当日涨跌幅乘以超大单净量大于0
KDot(CLOSE,ma(5)) > KDot(CLOSE,ma(10)) // MACD周5日均线上涨，且周10日均线上涨
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
df = df.sort_values('trade_time', ascending=True)
if (df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and \
(df['pct_chg'].iloc[-1] * (df['net_amount'].iloc[-1] / 10000 / df['volume'].iloc[-1]) > 0) and \
(df['close'].rolling(window=5).mean().iloc[-1] > df['close'].rolling(window=10).mean().iloc[-1]):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
## 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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