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，非ST股票，利用十天之前的数据，应用五部涨停战法选出涨停板股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑从市场活跃度、市场能量等角度入手，筛选出换手率在适当范围内并有一定市场活跃度的股票。通过涨跌幅和超大单净量的比较，反映出市场能量和资金流入情况。同时，排除了ST股票和低流通股票。此外，利用十天之前的数据，应用五部涨停战法选出涨停板股票，进一步筛选选股池。
有何风险？
该选股逻辑同样未考虑基本面因素，仍然存在基本面不佳的股票被选中的风险。同时，基于十天前的数据进行选股，可能会影响选股效果，需要结合其他指标进行评估，而不是从单一指标出发。
如何优化？
可以加入一些基本面因素的筛选，如具备良好的盈利能力、估值合理、业绩增长等因素的股票。同时，可以考虑增加短期技术指标筛选，如RSI等，更全面地了解选股池的市场状态。
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，非ST股票，利用十天之前的数据，应用五部涨停战法选出涨停板股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是一个样例代码，使用通用的选股逻辑函数和涨停判断函数，依次筛选出满足条件的股票：
选股逻辑公式：
SELECT * FROM StockData WHERE
2.5<ChangeRatio and ChangeRatio<11.5 // 涨跌幅在2.5%和11.5%之间
and (theDayAmount/(theDayTurnoverrate*10000))>0.0 // 当日涨跌幅乘以超大单净量大于0
and Belonging !='ST' // 排除ST股票
and theDayUpLine>=0 // 今日的上影线
and maxPrice>ThePast10BottomClosingPrice*1.03 // 今日最高价大于近10天内最低价的103%
and NowPrice<=maxPrice// 当前价格小于等于最高价
涨停判断公式：
STOP (N > C/1.098) // 判断收盘价是否超过1.098X前收盘价，N表示今日最高价，C表示昨日收盘价
Python代码参考
import pandas as pd
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['name'][0] != 'ST') and \
(df['high'].iloc[-1] > df['close'].iloc[-10:].min() * 1.03):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
def is_zt(today_df: pd.Series, yesterday_df: pd.Series) -> bool:
"""
today_df：今日行情数据，需要包含最高价和昨日收盘价
yesterday_df：昨日行情数据，需要包含收盘价
return：True表示是涨停板，否则为False
"""
return today_df['high'] > yesterday_df['close'] / 1.098
## 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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