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，涨跌幅乘以超大单净量大于0的股票，并且在收盘前5分钟内涨幅小于6%的股票。
选股逻辑分析
在原有的选股逻辑基础上，增加了一项收盘前5分钟内涨幅小于6%的条件，可以进一步筛选出真正具有大涨潜力的股票。
有何风险？
该选股策略依然忽略了股票的行业、基本面、技术面等因素的影响，过于依赖换手率、涨跌幅和市值进行选择，存在过度拟合的风险。同时，可能会出现选股过严导致筛选出的股票过少的情况。
如何优化？
可以引入更多的技术指标和基本面因素，例如均线、RSI、MACD等指标，评估股票的买卖情绪和基本面趋势。同时，也可以通过参数调整等方法进行进一步优化，增加策略的鲁棒性，降低过拟合的风险。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间，涨跌幅乘以超大单净量大于0的股票，并且在收盘前5分钟内涨幅小于6%的股票。
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：
-- 计算涨跌幅乘以超大单净量
SuperVolume: (C*Big)/10000;
-- 计算条件选股
SELECT STOCK_SYMBOL FROM (
SELECT STOCK_SYMBOL, PRICE FROM BaseDataSplit WHERE
3<TurnoverRate[1]*100 and TurnoverRate[1]*100<12 and // 当日换手率3%到12%
2.5<ChangeRatioToRef(1) and ChangeRatioToRef(1)<11.5 and // 涨跌幅在2.5%到11.5%之间
SuperVolume > 0 and // 当日超大单净量大于0
time >= 92500 and PCT_CHG < 6 and // 收盘前5分钟涨幅小于6%
}
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股逻辑：
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
import talib
def select_stock(data: pd.DataFrame, n=10) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
df = df.sort_values('trade_time', ascending=True)
net_amount_ratio = df['net_amount'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-1]
last_bar = df.iloc[-1]
if (df['turnover_rate'].iloc[-2] > 3) and (df['turnover_rate'].iloc[-2] < 12) and \
(last_bar['pct_chg'] * net_amount_ratio > 0) and \
(last_bar['total_mv'] / 100000000 > 10) and \
(last_bar['trade_time'] >= 92500) and (last_bar['pct_chg'] < 6) and \
(df['volume'].iloc[-1] > 10000):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (last_bar['close'] * 10000)
selected_stocks.append((code, s_weight))
selected_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_stocks = selected_stocks[:n]
return [x[0] for x in selected_stocks]
## 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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