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，并且今日最大跌幅在-5%到-4%区间范围内的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样从市场活跃度、市场能量等角度入手，筛选出换手率在适当范围内并有一定市场活跃度的股票。通过涨跌幅和超大单净量的比较，反映出市场能量和资金流入情况。同时，选择今日最大跌幅在-5%到-4%之间的股票，表明该股票近期存在一定的下跌风险，但下跌幅度相对可控。选股策略相对较为谨慎。
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，今日最大跌幅在-5%到-4%之间并不一定意味着该股票的下跌风险较小，仍存在风险。同时，该选股策略的选择范围较窄，可能会失去其他潜在的优质股票。
如何优化？
可以加入更多基本面因素的筛选，如PE、ROE、利润增长等因素，更全面地了解选股池的盈利能力和价值。同时，可以考虑加大选股范围，或加入其他行业和板块的股票，获取更全面的市场状况。
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，并且今日最大跌幅在-5%到-4%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是一个样例代码，使用通用的选股逻辑函数，依次筛选出满足条件的股票：
选股逻辑公式：
SELECT * FROM StockData WHERE
2.5<ChangeRatio and ChangeRatio<11.5 // 涨跌幅在2.5%和11.5%之间
and (theDayAmount/(theDayTurnoverrate*10000))>0.0 // 当日涨跌幅乘以超大单净量大于0
and -0.05<highestLimit and highestLimit<-0.04 // 今日最大跌幅在-5%到-4%之间
Python代码参考
import pandas as pd
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 \
(-0.05 < df['low'].max() / df['pre_close'].iloc[-1] - 1 < -0.04):
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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