问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量，并且涨跌幅乘以超大单净量大于某一值的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在选择股票的基础上增加选股指标——涨跌幅乘以超大单净量。这可以有效地预测一段时间内股票的走势，挑选出涨幅高且成交量大的品种，具有较好的盈利潜力。
有何风险？
同样的，该选股策略过于依赖于市场走势和成交量等指标，因此在部分行情中可能无法挑选出好的股票。此外，该指标也易受机构投资者和资金流较大的影响。
如何优化？
可以继续扩充选股指标，如市值、财务报表等因素，增加多角度选择的准确性。此外，结合机器学习、人工智能等技术，进一步提高选股的成功率。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量，并且涨跌幅乘以超大单净量大于某一值的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股：SELECT(CODE AND INDEX_CSI500 AND RISE*TNET_CHG_RATIO>X AND TURN<N>AVG(TURN, N) AND BIDV1>ASKV1)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
# 查询挂买一量大于卖一量的股票
market_df = pro.market_detail(symbol='', trade_date='20220422')
df1 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]
# 查询换手率在3%-12%的股票
daily_df = pro.daily(ts_code='', start_date='20220421', end_date='20220422', fields='ts_code,turnover_rate')
df2 = daily_df[(daily_df['turnover_rate'] >= 3) & (daily_df['turnover_rate'] <= 12)]
df1 = pd.merge(df1, df2[['ts_code']], on='ts_code')
# 查询涨跌幅乘以超大单净量大于某一值的股票
moneyflow_df = pro.moneyflow(ts_code='', start_date='20220421', end_date='20220422',
fields='ts_code, buy_l, sell_l, net_mf_vol')
df3 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220422',
fields='ts_code,close,pre_close,float_share,total_share')
df3 = pd.merge(df3, moneyflow_df, on='ts_code')
df3['rise'] = (df3['close'] - df3['pre_close']) / df3['pre_close']
df3 = df3[(df3['rise'] * df3['net_mf_vol'] > X) & (df3['buy_l'] > df3['sell_l'])]['ts_code']
# 合并所有指标，返回选股结果
df1 = pd.merge(df1, df3, on='ts_code')
return df1['ts_code']
## 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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