问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板非ST股票、且下午大单净流入的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了股票市场中基本面因素和技术面因素，通过对换手率和涨跌幅的要求选择交投活跃且走势向好的个股，并关注大资金的流入情况，寻找具有强劲资金支持的个股。
有何风险？
该选股逻辑仍然忽略公司基本面等其他因素，不能全面考虑股票的价值，同时关注的时间范围较短，不能全面反映市场风险，存在选股失误的风险。
如何优化？
可引入更多的基本面数据进行综合判断，同时增加时间周期，强化对流入资金的考虑，以提高选股决策的精度和准确性。
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%、属于主板非ST股票、且下午大单净流入的股票。
同花顺指标公式代码参考
AVG_VOL:=SMA(VOL,30,1);
SELECTED:=((VOL/YESTERDAY(VOL)*YESTERDAY(OPEN)<1.5)
AND (VOL/YESTERDAY(VOL)*YESTERDAY(OPEN)>0.5)
AND (C>MA(C,10))
AND (C>MA(C,20))
AND (C>MA(C,30))
AND (C<MA(C,120))
AND (NOT (C=YESTERDAY(C)*1.1)))
AND (VOL>AVG_VOL)
AND (STOCKTYPE=0)
AND (MARKETTYPE=1)
AND (TDX_LAST5/1000000 > 0 AND TDX_LAST10/1000000 > 0)
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，需包含收盘价、涨跌幅、换手率、上市时间等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ('ST' not in code) and (df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and \
(df['pct_chg'].iloc[-1] > 1) and \
(df['TDX_LAST5'].iloc[-1] / 1000000 > 0) and (df['TDX_LAST10'].iloc[-1] / 1000000 > 0) and \
((pd.Timestamp.today() - pd.to_datetime(df['list_date'].iloc[0])).days > 365):
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）、close（收盘价）、pct_chg（涨跌幅）、turnover_rate（换手率）、TDX_LAST5（当天下午最后5分钟大单净流入）、TDX_LAST10（当天下午最后10分钟大单净流入）、list_date（上市日期）。
## 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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