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、底部抬高。
选股逻辑分析
该策略在基本选股条件的基础上加入了底部抬高这一技术指标，考虑了股票的走势情况，能够更好地筛选出符合要求的股票。
有何风险？
该选股策略仅仅考虑了市场波动性、技术指标和换手率等因素，仍可能受到公司基本面、行业走势等因素的影响，存在被行情波动影响的风险。
如何优化？
可以基于该策略再加入一些技术指标，如均线、MACD等来进行优化，同时还可以加入行业分析和市场走势等指标考虑。
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、底部抬高的股票。
同花顺指标公式代码参考
C1:=TRADESTATUS=0; // 交易正常
C2:=ST:STOPEXIST=0; // 没有涨停
C3:=HS300; // 沪深300指数
C4:=REF(MIN(MIN(MIN(MIN(LOW,DELAY(LOW,1)),DELAY(LOW,2)),DELAY(LOW,3)),DELAY(LOW,4)),1)<=LOW; // 底部抬高
SELECTED:=(C1 AND C2 AND C3 AND C4);
// 显示筛选结果
DRAWTEXT(CAPITAL, '市值', HIGH, CHART=CHAN, COLORBLUE);
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、涨停情况、底部抬高等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
df = df.sort_values('trade_date', ascending=True)
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['low'].iloc[-1] <= df['low'].rolling(4).min().shift(1).iloc[-1]):
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）、low（当日最低价）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）等参考股票信息的指标数据。
## 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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