问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在3%-12%之间，当日涨跌幅乘以超大单净量大于0，昨日竞价换手率大于0.26的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于三个条件：换手率、涨跌幅乘以超大单净量、昨日竞价换手率。通过选取合适的换手率区间，相对于流通市值，可以排除极小市值和超大市值的股票，从而找到合理的市值范围。通过涨跌幅乘以超大单净量的筛选，可以找到市场热度和趋势，以及资金的大量流入流出情况。而昨日竞价换手率可以反映短期内市场投资者的情绪和热度，一定程度上反映了市场情绪的集中度。
有何风险？
该选股逻辑也是基于技术分析理论，没有考虑公司所处行业和公司基本面因素的影响。同时，昨日竞价换手率变化较快，一些股票可能存在虚高的情况，也可能存在操作行为盘割新手的情况。
如何优化？
可以添加更多指标来进一步筛选出有价值的股票，如市盈率、市净率等指标。同时可以考虑加入资金面指标和市场情绪指标等，如资金流量、成交量比、MACD等指标。另外，对昨日竞价换手率进行平滑处理，如计算平均竞价换手率等指标，能够避免短期内的价格变化带来的影响。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%和12%之间，当日涨跌幅乘以超大单净量大于0，昨日竞价换手率大于0.26。
同花顺指标公式代码参考
C1: (MARKET == 'SH' OR MARKET == 'SZ'); // A股市场
C2: (VOLUME > 0) AND (CHG_RATE_N30 > 0) AND (
((MAX(HIGH, 26) - LOW) / CLOSE > 0.12) OR
((MIN(LOW, 26) - HIGH) / CLOSE > -0.12)
); // 查找主升期起动阶段的股票
C3: (ABS(CHG) / REF(CLOSE, 1) * (NET >= 500000) > 0); // 涨跌幅乘以超大单净量大于0
C4: (TURN >= 3) AND (TURN <= 12); // 换手率在3%和12%之间
C5: (JLTR*100 > 26); // 昨日竞价换手率大于0.26
SELECTED: C1 AND C2 AND C3 AND C4 AND C5;
// 显示选中股票的名称和代码
LIST_NAMECODE;
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，需包含价格、换手率、涨跌幅、超大单净量、昨日竞价换手率等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
df = df.sort_values('trade_date', ascending=True)
if ('SH' in code) and ('ST' not in code) and \
(df['pct_chg'].iloc[-1] * (df['net_amount'].iloc[-1] / 100000000) > 0) and \
(df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and \
(df['jll'].iloc[-2] > 0.26):
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）、pct_chg（涨跌幅）、net_amount（超大单净量）、turnover_rate（换手率）、jll（竞价换手率）等选股指标数据。
## 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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