问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在换手率3%到12%、外盘/内盘比例大于1.3、昨日9:15匹配价跌停的股票中，按今日竞价金额排序，选取排名前5的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了换手率、外盘/内盘比例和昨日匹配价跌停等多个技术指标，用今日竞价金额来筛选排名前5的股票，增加获利机会。
有何风险？
虽然该选股策略结合了多重技术指标，但仍然存在一定的局限性，无法完全预测市场表现和有关政策对股市的影响等因素，存在选股结果不准确的风险。
如何优化？
可以在该选股逻辑中进一步加入更多的基本面和行业特征等因素，以及对昨日匹配价跌停进行限定，同时应加强研究和分析市场走势和政策变化等因素，提高选股策略的可靠性和波动性等。
最终的选股逻辑
选取换手率3%到12%、外盘/内盘比例大于1.3、昨日9:15匹配价跌停的股票中，按今日竞价金额排序，选取排名前5的股票，并在此基础上加入更多的基本面和行业特征等因素，以及对昨日匹配价跌停进行限定，以提高选股策略的准确性和可靠性。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需公式：
选股公式:
SELECT
code
FROM
(SELECT
code,
outvolume / involume AS volume_ratio,
turnoverrate,
IF(ABS((match-DELAY(close,1))/DELAY(close,1))*100>9.8,1,0) AS pd,
close * volume AS turnover,
row_number() OVER (ORDER BY close * volume DESC) AS rn
FROM
KDATA
WHERE
turnoverrate >= 3 AND turnoverrate <= 12
AND outvolume / involume > 1.3) t
WHERE
rn <= 5 AND pd = 1
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, n: int) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
match_price = df['match'].iloc[-2]
if ((df['turnoverrate'].iloc[-1] > 3) and \
(df['turnoverrate'].iloc[-1] < 12) and \
(df['outvolume'].iloc[-1] / df['involume'].iloc[-1] > 1.3) and \
(abs((match_price - df['close'].iloc[-1]) / match_price) > 0.098)):
selected_stocks.append(code)
df = data.loc[selected_stocks, ['close','volume']]
turnover = df['close'] * df['volume']
df['turnover'] = turnover
volumes = df['turnover'].sort_values(ascending=False)[:n]
selected_stocks = list(volumes.index)
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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