问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在换手率3%到12%、外盘/内盘大于1.3、买一量大于卖一量的基础上，选择股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑市场热度和特定行业的表现之外，还关注了股票的市场流动性和订单分布情况，以进一步筛选出流通性较好且有投资潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能忽略掉一些具有较高价值的股票，例如市场流动性较差但正在迎来二次启动的股票，此外该选股逻辑也未考虑到股票所处的宏观经济形势和市场规模等因素。
如何优化？
可以将该选股逻辑与其他行业指标和财务指标相结合，例如市净率、股息率等，以综合考虑股票的价值，进一步提高选股的精度。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、外盘/内盘大于1.3、买一量大于卖一量的基础上，结合其他行业指标和财务指标进行综合筛选。
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 cs.symbol AS code
FROM
(SELECT symbol
FROM stock_industry AS si
WHERE industry_name LIKE 'xxx'
) AS cs
INNER JOIN
(SELECT stock_code FROM csn_assets_analysis WHERE turnover_rate >=3 AND turnover_rate <=12 AND outside_volume / inside_volume > 1.3 AND buy_volume > sell_volume) AS k
ON cs.symbol = k.stock_code
Python代码参考
以下是 Python 代码实现该选股策略：
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, industry: str, n: int) -> List[str]:
selected_stocks = []
industry_df = data[data['industry_name'] == industry]
for code, df in industry_df.groupby(level=0):
if ((df['buy_volume'].iloc[-1] > df['sell_volume'].iloc[-1]) and \
(df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-6:-1].mean() > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] < 12) and \
(df['outside_volume'].iloc[-1] / df['inside_volume'].iloc[-1] > 1.3)):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (df['close'].iloc[-1] * 10000)
selected_stocks.append((code, s_weight))
selected_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_stocks = selected_stocks[:n]
return [x[0] for x in 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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