问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿、非ST的主板股票中，使用五部涨停战法进行选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过对股票基本面和技术面进行综合考虑，筛选出了流通市值适中、非ST的主板股票，并通过五部涨停战法进行选股，加大了股票趋势的选中概率。该选股逻辑的风险较小，可以适用于中长期投资。
有何风险？
该选股逻辑仍然需要注意市场风险和投资风险，五部涨停战法选中的股票可能存在一定程度的短期反弹之后下跌的风险。同时，该选股逻辑过于依赖技术面，缺乏对股票基本面因素的考虑，可能会忽略一些资产质量、经营状态等重要的基本面因素。此外，选股时间在开盘之前，可能会受到市场情绪和情况的影响，导致选股质量受到一定程度的影响。
如何优化？
可以增加基本面因素作为选股的参考，如盈利增长、资产负债率、股息率等因素，对于一些行业特征较为明显的股票也需进行一定程度上的特别考虑。同时，可以适当延长选股时间，等待市场开盘后再进行选股，以避免受到市场情绪的影响。此外，可考虑对五部涨停战法进行改进，如结合其他技术指标和风险控制手段加以优化。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿、非ST的主板股票中，使用五部涨停战法进行选股。
同花顺指标公式代码参考
通达信选股公式：
选股条件： (TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12) AND CIRCULATION_VALUE > 5000000000 AND CIRCULATION_VALUE < 10000000000 AND NOT ST ON MARKET && FUP(2) == HIGH && FUP(3) == HIGH && FUP(4) == HIGH && FUP(5) == HIGH && FUP(6) == HIGH
其中，FUP函数表示在未来的第N天内最高价是否上涨，并且连续上涨的天数大于等于五天。
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, market: str = '主板') -> List[str]:
selected_stocks = list(data.query('market == @market and turnoverrate > 3 and turnoverrate < 12 and \
5000000000 < circulation_value < 10000000000 and \
not ST and fup(high,2) == high and fup(high,3) == high and \
fup(high,4) == high and fup(high,5) == high and fup(high,6) == high') \
.index.get_level_values(0))
return selected_stocks
其中，通过pandas对数据进行筛选，将基本面和技术面进行比较，查询出符合条件的股票，然后通过fup函数来判断未来五天内最高价能否再次上涨，并且连续上涨天数大于等于五天。最后返回符合条件的股票列表。
## 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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