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500日内至少有两次涨停的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑在保持原有技术指标选股逻辑的基础上，加入了涨停板指标，以更好地筛选出有一定收益潜力的个股。同时，该选股逻辑也考虑了个股的交易活跃度，选取了换手率在3%到12%之间的个股。
有何风险？
过于依赖技术指标和涨停板指标，有可能导致选股结果偏向于近期热门的个股，从而增加选出的个股在未来表现不佳的风险。
如何优化？
可以结合基本面因素进行综合评估。例如，可以增加财务数据因素，如市盈率、市净率等指标，以更全面地评估股票的价值。也可以加入其他技术指标或资金流向等指标，以更好地刻画个股的特征。
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500日内至少有两次涨停的个股。
同花顺指标公式代码参考
以下同花顺指标可以用于实现该选股逻辑：
选股公式：
SELECT * FROM StockData_Long WHERE
2.5<ChangeRatioToRef(1) and ChangeRatioToRef(1)<11.5 and // 涨跌幅在2.5%到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
UP>1 and COUNT(UP=100, 500)>=2 and // 500日内至少有两次涨停
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
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['up_count'].rolling(500).sum().iloc[-1] >= 2):
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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