问财量化选股策略逻辑
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、昨天的换手率大于8%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略通过设置换手率阈值和上涨幅度阈值来筛选出稳定性较高的股票，同时还考虑了昨日的交易情况，使得股票更有可能处于活跃状态，方便日内交易。
有何风险？
该选股策略依旧基于技术分析来进行选股，略微过于简单，没有考虑到公司基本面、行业前景等信息因素，所选出的股票可能存在一定的噪音。
如何优化？
在原有选股逻辑基础上，可以考虑引入更多的技术指标或基本面数据，以便更好地挖掘股票价值。例如，可以加入均线、相对强弱指标等共同探测选股策略，借以避开短时间交易的波动和风险。
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，昨日的换手率大于8%的股票。
同花顺指标公式代码参考
同花顺公式：DATE=REF(TRADEDATE,1);B=3;S=12;U=1;Y=SMA(VOL,21,2)/SMA(VOL,41,2);MA1=C/C[1]-1;SORT(MA1>U AND MA1<-U/3 AND ((VOL>MA(VOL,B)) OR (VOL<MA(VOL,S))),Y)
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) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-2] > 8):
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）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）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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