问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在3%-12%之间，且当日涨跌幅乘以超大单净量值大于0的股票，并且RSI（相对强弱指标）小于65。
选股逻辑分析
该选股逻辑选取了换手率在3%-12%之间，同时结合涨跌幅与超大单净量来挖掘市场情况的趋势与市场热度，其中选择当日涨跌幅与超大单净量相乘的方式，能够体现超大单对股票价格涨跌的影响程度。同时选择RSI小于65，则可以筛选出过度波动的股票。
有何风险？
该选股逻辑仅体现了市场行情下的热点股票，但忽略了公司基本面的影响。同时该选股逻辑没有考虑价格波动的特征，可能选出存在过大风险的股票，并且过于依赖超大单净量，选出的股票可能存在市场资金集中且缺乏广泛关注的情况。
如何优化？
可以添加更多基本面指标，在选股逻辑中添加ROE、EPS等基本面指标。考虑选股池中股票交易价格的波动方式，可能会添加布林线等价格波动特征指标，以减少股票波动过大的风险。在策略中选择特定的超大单净量阈值，并挖掘市场资金的流向，以更优的方式使用该指标。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间，当日涨跌幅乘以超大单净量大于0，RSI小于65。
同花顺指标公式代码参考
C1: (MARKET == 'SH' OR MARKET == 'SZ'); // A股市场
C2: (VOLUME > 0) AND ((ABS(CHG) / REF(CLOSE, 1)) * (NET >= 500000) > 0); // 涨跌幅乘以超大单净量大于0
C3: RSI(14) < 65; // RSI小于65
C4: MA(VOL, 5) / MA(VOL, 10) > 1; // 5日均量/10日均量大于1
SELECTED: C1 AND C2 AND C3 AND C4;
// 显示选中股票的名称和代码
LIST_NAMECODE;
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、超大单净量、RSI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['pct_chg'].iloc[-1] * (df['net_amount'].iloc[-1] / 100000000) > 0) and \
(df['rsi_14'].iloc[-1] < 65) and \
(df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and \
(df['vol_ma5'] / df['vol_ma10'] > 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）、pct_chg（涨跌幅）、net_amount（超大单净量）、rsi_14（14日相对强弱指标）、turnover_rate（换手率）、vol_ma5（5日均量）等选股指标数据。
## 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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