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，按当日竞价金额排序，选取前5只股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样从市场活跃度、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。最后按当日竞价金额从高到低排序，选取前5只股票。
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，按照当日竞价金额排序可能会受到极端行情的影响，进而影响选股结果的准确性。
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，可以加入一定限制条件，如跌停股可视为失效股票，排除涨跌幅对选股结果的影响。在排序时，除可以按照当日竞价金额排序外，也可以将其他指标加入排序，如市值、净利润等。
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，按当日竞价金额排序选取前5只股票。
同花顺指标公式代码参考
由于该选股逻辑没有明确的技术指标选取，无法给出具体的公式代码参考。
python代码参考
以下是一个样例代码，使用通用的选股逻辑函数，依次筛选出满足条件的股票并按当日竞价金额排序：
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、涨跌幅、超大单净量、换手率等指标数据
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_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.iloc[-1]['amount'] > df.iloc[:-1]['amount'].max()):
selected_stocks.append(code)
# 按当日竞价金额排序选取前5只股票
selected_stocks_df = data.loc[selected_stocks].reset_index(level=1, drop=True)
selected_stocks_df = selected_stocks_df.sort_values('amount', ascending=False).head(5)
return selected_stocks_df.index.get_level_values(0).tolist()
其中 data 数据需包含的列为：ts_code（股票代码）、trade_time（交易时间）、pct_chg（涨跌幅）、net_amount（超大单净量）、volume（成交量）、turnover_rate（换手率）、close（当日收盘价）以及竞价金额等指标数据。
## 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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