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，并且股票昨日非涨停板。
选股逻辑分析
该选股逻辑保持了原来的基本条件，增加了对昨日涨停板的排除条件，避免短期内异常上涨带来的风险。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，过于注重换手率和涨跌幅等技术指标，可能会忽略股票的基本面情况。因此，选股结果可能会受到市场异常波动和选股逻辑的局限性的影响。
如何优化？
可以通过加入更多的基本面指标，如市盈率、市净率等，结合技术指标进行选股，以更好地反映股票的价值和潜力。同时，可以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，并且股票昨日非涨停板。
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
NOT IsLimitUp(1) // 昨日非涨停板
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
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)
last_limit_up = datetime.strptime(df.iloc[-2]['trade_date'], '%Y%m%d')
list_date = datetime.strptime(df.iloc[0]['list_date'], '%Y%m%d')
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 \
((datetime.today() - last_limit_up).days > 1) and \
((datetime.today() - list_date).days > 1800):
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？
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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