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，涨跌幅乘以超大单净量大于0，今日的最低价小于昨日的最低价。
选股逻辑分析
该选股策略相较于之前的策略新增加了昨日最低价和今日最低价的对比，一定程度上衡量了选股标的的趋势方向。同时，策略中的条件仍然相对简单，适用于市场趋势面较为明显的情况。
有何风险？
该选股策略同样缺少对基本面的考虑，选出的标的会受到市场情绪和赚钱效应的影响可能导致高价位杀跌风险。同时，昨日最低价和今日最低价的对比也不一定能够准确预测趋势，需要及时调整策略。
如何优化？
可以结合技术指标进行综合分析，如MA、MACD、RSI等指标，以及PE、PB等基本面指标。可以根据不同市场环境进行适当的调整，例如在行情波动较大的市场要加强风控。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间，涨跌幅乘以超大单净量大于0，今日的最低价小于昨日的最低价为选股范围。
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 STOCK_SYMBOL AS code FROM CandlesDay WHERE
VOLUME >= 100000 AND
TURNOVER_RATIO >= 3 AND
TURNOVER_RATIO <= 12 AND
(CLOSE - OPEN) * (BIG) / 10000 > 0 AND
LOW < REF(LOW, 1)
ORDER BY TURNOVER_RATIO DESC;
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股策略：
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):
if ((df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-6:-1].mean() > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] > 3) and (df['turnover_rate'].iloc[-1] < 12) and \
((df['close'] - df['open']) * df['buy_volume'].iloc[-1] / 10000 > 0) and \
(df['low'].iloc[-1] < df['low'].iloc[-2])):
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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