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、且昨日换手率乘以今日竞价成交量占昨日成交量的比例在0.5-2之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在原有的基础上，增加了对竞价成交量的考虑，可以更全面地反映市场的交易情况，提高选股的准确性和可靠性。
有何风险？
该选股逻辑仍然忽略公司基本面等其他因素，选择时段过短，过度关注短期交易，存在选股失误的风险。
如何优化？
可以引入更多的基本面和技术面指标来筛选出符合要求的股票，同时延长选取的时间周期，从中长期角度考量并综合评估，以提高选股决策的成功率。
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、且昨日换手率乘以今日竞价成交量占昨日成交量的比例在0.5-2之间的股票。
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 (VOL>AVG_VOL)
AND (STOCKTYPE=0)
AND (MARKETTYPE=1)
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、换手率、涨跌幅、竞价成交量、成交量等数据
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 (0.5 < df['vol'].iloc[-1]/df['vol'].shift(1).iloc[-1]*df['open'].shift(1).iloc[-1] < 2):
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）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）、vol（成交量）、open（开盘价）。
## 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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