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，昨日股价大于250日均线的股票中进行综合筛选。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了市场的流动性、市场参与者的交易情况以及股票价格的趋势，通过换手率、外盘/内盘比例和股价均线等指标进行综合筛选。其中，给出了股票价格与历史股价的比较，以评估当前股价是否偏高或偏低，并结合市场交易的流动性和量价关系，综合考虑市场行情和个股特征。
有何风险？
该选股逻辑可能存在某些指标的过度依赖，对指标的选择和参数的设置较为主观，存在一定的人为因素。子股票价格均线的选择和参数设置也需要根据具体市场情况和个股特征进行确定，依赖较强。此外，该选股策略对市场周期和个体股票的响应速度较慢，存在一定的滞后性风险。
如何优化？
可在该选股逻辑的基础上，加入更多的技术指标和基本面因素进行综合分析，例如RSI指标、MACD指标以及股票市值、资产负债等指标，同时考虑特定市场和股票类型的特征，结合资本市场的行情和政策等方面进行精准选股。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、外盘/内盘比例大于1.3且昨日股价大于250日均线的股票中进行筛选，同时加入更多的技术指标和基本面因素进行综合分析，以便在考虑短期波动的同时，尽可能考虑到更长期的因素，进行高质量的选股。
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
stock_code AS code
FROM
csn_day_line
WHERE
turnover_rate >= 3 AND turnover_rate <= 12
AND outside_volume / inside_volume > 1.3
AND close_price > MA(close_price, 250)
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):
ma250 = df['closeprice'].rolling(window=250).mean().iloc[-1]
if ((df['turnoverrate'].iloc[-1] > 3) and \
(df['turnoverrate'].iloc[-1] < 12) and \
(df['outvolume'].iloc[-1] / df['involume'].iloc[-1] > 1.3) and \
(df['closeprice'].iloc[-2] > ma250) and \
(code[0] == '6') and \
(code[1] == '0')):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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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