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，并且昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比值在0.5到2之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在原来的基础上增加了竞价成交量与昨日成交量比值的判断，使得选股更加细致。同时，选择换手率在适当范围内的股票，更好地反映市场的活跃度。并通过涨跌幅和超大单净量的比较，反映市场的能量和资金流动情况。
有何风险？
该选股逻辑仍然未考虑基本面因素的全面分析，仍然存在基本面不佳的股票被选中的风险。同时，目前市场上的竞价交易量可能会受到市场波动和交易者行为的影响，可能会导致符合选股逻辑的股票数量减少。同时，选股逻辑的局限性也需要注意。
如何优化？
可以通过增加更多的技术指标或基本面数据，比如市盈率、市净率等金融指标，来更好地选股。同时，应该加强对市场交易量波动和交易者行为的研究，以更好地选择符合选股逻辑的股票。
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，并且昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比值在0.5到2之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下同花顺指标公式可以用于实现该选股逻辑：
选股逻辑公式：
SELECT * FROM StockData_Long WHERE
2.5<ChangeRatioToRef(1) and ChangeRatioToRef(1)<11.5 and // 涨跌幅在2.5%和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
(H()*TradeVol()/Ref(H(),-1)/Ref(VOL(),-1)>0.5 and H()*TradeVol()/Ref(H(),-1)/Ref(VOL(),-1)<2) // 昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比值在0.5到2之间
Python代码参考
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):
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.iloc[-2]['turnover_rate'] * df.iloc[-1]['vol'] / df.iloc[-2]['vol'] > 0.5 and \
df.iloc[-2]['turnover_rate'] * df.iloc[-1]['vol'] / df.iloc[-2]['vol'] < 2):
selected_stocks.append(code)
return 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？
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