问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板市场、10天内涨停天数大于2的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了市场活跃性与股票涨势。选股时先通过换手率、涨跌幅筛选出好的股票，再通过涨停天数判断当前股票是否具有较强的市场热度和投资者热情。因为具有连续的涨停盘说明市场认可度高，投资热情也高，同时由于少量股票出现连续涨停，因此具有稀缺性，这样的股票可以吸引更多的短线资金来投机，股票价格上涨的可能性也更高。
有何风险？
在单一指标的情况下，忽略股票自身的基本面情况，可能会忽略企业的实际价值，出现由于多空因素等因素带来的市场波动。
如何优化？
增加理财指标的多样性，充分考虑股票的基本面风险，同时也可以加入市场风险控制机制，规避一定的价格波动。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板市场，10天内涨停天数大于2的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率：REF(VOL,1)/capital*100
10天涨停天数：COUNT(CLOSE==REF(HIGH,1), 10)
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]:
"""
data: 股票历史行情数据，需包含价格、换手率、涨停天数等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
data['zt_days'] = data['close'].rolling(window=10).apply(lambda x: (x == x[-1]).sum() - 1, raw=True)
data = data.sort_values(by='hsl', ascending=False)
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ('SH' in code) and ('ST' not in code) and \
(df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and (df['pct_chg'].iloc[-1] > 1) and \
(df['zt_days'].iloc[-1] > 2):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
其中 data 数据需包含的列为：ts_code（股票代码）、trade_date（交易日期）、close（收盘价）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）、zt_days（涨停天数）等。
## 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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