问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿、下午出现大单净流入的主板股票中进行选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑在基本面和技术面条件基础上，增加了资金流向特征的考虑，加入了“下午大单净流入”的特征，提高了股票的选择精度。同时，在流通市值和换手率的限制下，过滤出了市值和流动性较为合理的股票，适用于更为稳健的投资策略。但是，该逻辑过于依赖大单净流入特征，一旦资金流向发生变化，可能带来一定的投资风险。
有何风险？
该选股逻辑依赖于单一的技术面特征和资金流向特征，对股市趋势和行情可能过于敏感，增加了投资风险。同时，该逻辑未考虑其他基本面和市场热点等因素，可能无法准确识别出具有较好股票走势的股票，具有较大的误导性，需要进一步优化。
如何优化？
可以将技术指标和资金流向特征结合分析，使用多维度的数据进行选股，同时考虑公司基本面和市场热点等因素，提高选股策略的全面性和准确性，并适度降低敏感程度，减少投资风险。可以增加股票质量和股票流动性特征等限制条件，对股票进行分组，避免无效的选股流程，提高选股效率和有效性。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿、下午出现大单净流入的主板股票中进行选股。
同花顺指标公式代码参考
通达信选股公式：
选股条件：(TURNOVERRATE > 3) AND (TURNOVERRATE < 12) AND (CIRCULATION_VALUE > 5000000000) AND (CIRCULATION_VALUE < 10000000000) AND (CJB2 >= 0 AND CJB2 > CJB2[1])
其中，TURNOVERRATE表示换手率，CIRCULATION_VALUE表示流通市值，CJB2表示下午的主动买入净额，‘>=0’表示有流入，‘>CJB2[1]’表示净流入额逐渐增加。
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, market: str = '主板') -> List[str]:
selected_stocks = list(data.query('market == @market and \
turnoverrate > 3 and turnoverrate < 12 and \
5000000000 < circulation_value < 10000000000 and \
cjb2 >= 0 and cjb2 > cjb2[1]') \
.index.get_level_values(0))
return selected_stocks
其中，通过pandas对数据进行筛选，将基本面和技术面进行比较，并在大单净流入特征上进行条件限制，查询出符合条件的股票，然后返回符合条件的股票列表。
## 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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