问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、流通市值50-100亿以及昨日竞价换手率大于0.26的股票中选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑了流通市值、换手率以及昨日竞价换手率等指标，旨在发掘较为活跃且热点的股票。不过该逻辑并未考虑基本面指标，选股仍然存在一定程度盲目性。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了活跃度等技术指标，忽略了基本面的重要性，投资风险较大。此外，昨日竞价换手率大于0.26也并不是一个严格的、普遍认可的选股条件，具有一定主观性。
如何优化？
可以在技术指标的基础上，加入个别基本面指标，如PE、PB等，加强对公司的分析。同时，考虑昨日竞价换手率作为选股条件，可以通过对历史数据进行分析，制定更加客观、定量的策略。
最终的选股逻辑
选股条件为：在技术指标和辅以基本面指标的基础上，结合昨日竞价换手率的过去数据进行分析，选择处于换手率3%-12%和流通市值50亿到100亿之间，并符合昨日竞价换手率大于阈值的优质股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式：
选股条件：(TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12) AND CIRCULATION_VALUE > 5000000000 AND CIRCULATION_VALUE < 10000000000 AND YJHSL > 0.26
注：C为收盘价，TURNOVERRATE为换手率，CIRCULATION_VALUE为流通市值，YJHSL为昨日竞价换手率。
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]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if (df['turnoverratio'].iloc[-1] > 3 and df['turnoverratio'].iloc[-1] < 12 and \
df['circulation_value'].iloc[-1] > 5000000000 and df['circulation_value'].iloc[-1] < 10000000000 and \
df['竞价成交量'].iloc[-2] / df['流通股本'].iloc[-1] > 0.26):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
需要注意，通达信指标中的竞价换手率对应python代码中的竞价成交量/流通股本。同时也需注意数据源指标名称的对应关系。
## 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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