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%、属于主板市场、大单净买入量排行前10的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在满足一定换手率和上涨幅度等要求的前提下，进一步挖掘市场中大单资金的流向，选择近期受到大单资金青睐的股票。
有何风险？
该选股策略主要采用技术分析的思路进行选股，未考虑到公司基本面、行业前景等信息的影响，存在一定的不确定性和风险。同时，大单资金的流入并不一定代表股价上涨或者股票价值的提升，存在一定的市场风险。
如何优化？
可进一步考虑基本面数据和财务数据等非技术指标，例如企业盈利能力、估值水平、成长性等因素，综合多个指标进行选股，提高选股精准度和可靠性。
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%、属于主板市场、大单净买入量排行前10的股票。
同花顺指标公式代码参考
大单净买入量排行前10：
SORTVOL10(VOL)>=10
通达信公式：
SORTVOL10(VOL)>=10
选股逻辑综合：
(CLOSE-OPEN)/OPEN > 0.01 AND VOL>10000 AND SH AND (3<=turnover_rate AND turnover_rate<=12) AND SORTVOL10(VOL)>=10
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、成交量等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ('SH' in code) and ('ST' not in code) and \
(df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and (df['pct_chg'].iloc[-1] > 1):
df = df.iloc[-20:] # 取最近20天的数据
if df['net_amount_main'].sum() > 0: # 大单资金净流入
vol_rank = df['vol'].rank(ascending=False).iloc[0:10] # 成交量排名前10
if code in vol_rank.index.tolist():
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）、open（开盘价）、close（收盘价）、pre_close（前一日收盘价）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）、vol（成交量）和net_amount_main（大单净额）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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