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，且深证主板中市盈率为0到29.01，市净率为0到3.11的股票。
选股逻辑分析
该选股策略加入了估值的考量，能够更好地选择合理估值、潜力更大的股票。
有何风险？
估值判断存在主观因素，可能会出现过于乐观或悲观的判断。且该选股策略对个别行业有一定的限制。
如何优化？
可将估值指标判断标准量化，如PEG等指标，避免主观判断对选股策略的影响。
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，且深证主板中市盈率为0到29.01，市净率为0到3.11的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需公式：
选股公式：
SELECT TOPN N * FROM (
SELECT SCode, RO_Rank() OVER (ORDER BY SWeight DESC) Rank FROM StockData_Long WHERE
2.5<ChangeRatioToRef(1) and ChangeRatioToRef(1)<11.5 and // 涨跌幅在2.5%到11.5%之间
(C*Big>5*N and Big>0) and // 当日涨跌幅乘以超大单净量大于0
Custom('HS_PE')>=0 and Custom('HS_PE')<=29.01 and // 市盈率在0-29.01之间
Custom('HS_PB')>=0 and Custom('HS_PB')<=3.11 // 市净率在0-3.11之间
) WHERE Rank <= N
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股逻辑：
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
def select_stock(data: pd.DataFrame, n=10) -> 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 \
(df['Custom_HS_PE'].iloc[-1] >= 0) and (df['Custom_HS_PE'].iloc[-1] <= 29.01) and \
(df['Custom_HS_PB'].iloc[-1] >= 0) and (df['Custom_HS_PB'].iloc[-1] <= 3.11):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (df['close'].iloc[-1] * 10000)
selected_stocks.append((code, s_weight))
selected_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_stocks = selected_stocks[:n]
return [x[0] for x in 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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