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，外盘/内盘大于1.3，且今日增仓占比大于5%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略限制了换手率范围，考虑了流动性风险和交易成本的影响。同时，增加了今日增仓占比，筛选出相对于过去一段时间，股票近期存在增长趋势的股票。
有何风险？
该选股策略仅考虑了近期的增仓情况，没有考虑股票的长期发展趋势，可能会选入短期热点股票。同时，选股策略过度依赖技术指标分析，未考虑基本面因素对股票价格的影响。
如何优化？
可以引入更多基本面指标来筛选股票，例如市盈率、市净率、ROE等指标，以更全面的方式评估股票的价值。同时，可以综合运用多种技术指标，减少对单一指标的依赖，提高选股策略的精度。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间，外盘/内盘大于1.3，今日增仓占比大于5%的股票为选股范围。
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_SYMBOL AS code FROM CandlesDay WHERE
VOLUME >= 100000 AND
TURNOVER_RATIO >= 3 AND
TURNOVER_RATIO <= 12 AND
OUTSIDE_VOLUME / INSIDE_VOLUME > 1.3 AND
(CLOSE_POSITION_RATIO - REF(CLOSE_POSITION_RATIO,1)) / REF(CLOSE_POSITION_RATIO,1) > 0.05
ORDER BY TURNOVER_RATIO DESC;
Python代码参考
以下是 Python 代码实现该选股策略：
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
def select_stock(data: pd.DataFrame, n=10) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ((df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-6:-1].mean() > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] > 3) and (df['turnover_rate'].iloc[-1] < 12) and \
(df['outside_volume'].iloc[-1] / df['inside_volume'].iloc[-1] > 1.3) and \
((df['close_position_ratio'].iloc[-1] - df['close_position_ratio'].iloc[-2]) / df['close_position_ratio'].iloc[-2] > 0.05)):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (df['close'].iloc[-1] * 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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