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50-100亿的股票中，选择高点为两日最高的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的流动性和市场表现，同时通过选择两日最高点，也体现了股票的趋势性。该选股策略属于技术分析的选股策略，通过趋势的判断来选股。
有何风险？
该选股逻辑仅仅考虑了两日内的高点，没有考虑更长的时间周期内的趋势，存在短视的风险。同时，该逻辑没有考虑公司基本面等方面的因素，也存在忽略风险的风险。
如何优化？
可以考虑加入更长周期的高点或趋势判断因素，如20日最高点等。另外，可以加入一些基本面方面的因素，如PE、PB等指标，来更全面地分析股票。同时，由于技术分析本身具有主观性，考虑使用机器学习等方法辅助选股，来提高准确性和稳健性。
最终的选股逻辑
选股条件为：在换手率3%到12%、流通市值50-100亿的股票中，选择高点为20日最高点的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式：
选股条件：(TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12) AND CIRCULATION_VALUE > 5000000000 AND CIRCULATION_VALUE < 10000000000 AND HIGHESTHIGH(CLOSE, 20) == CLOSE AND REF(HIGHESTHIGH(CLOSE, 20), 1) < REF(HIGHESTHIGH(CLOSE, 20), 2)
注：HIGHESTHIGH(CLOSE, 20)表示20日最高点，CLOSE表示收盘价，REF表示前一天的值
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]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if (df['turnoverratio'].iloc[-1] > 3 and df['turnoverratio'].iloc[-1] < 12 and \
df['circulation_value'].iloc[-1] > 5000000000 and df['circulation_value'].iloc[-1] < 10000000000 and \
df['close'].iloc[-1] == df['close'].rolling(20).max().iloc[-1] and \
df['close'].iloc[-2] < df['close'].rolling(20).max().iloc[-3]):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
需要注意，数据源指标名称的对应关系。
## 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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