问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%,前25天有涨停,昨日竞价换手率大于0.26。
选股逻辑分析
该选股策略加入了昨日竞价换手率大于0.26的条件，考虑到竞价更能反映市场热度，筛选出更具备参考性的股票。同时，选股条件加入了前25天有涨停，换手率适中等条件，筛选出更有潜力的个股。
有何风险？
该选股策略相比上一个选股逻辑并没有加入更多财务指标的判断，更加侧重于市场技术面的判断，有一定的技术性操作风险，在选股后需关注技术指标的反转，及时做出调整。
如何优化？
可以加入更多的财务指标，如净利润、净资产、PE、PB等指标，加强对公司基本面的关注，更加全面的评估股票的投资价值，避免单方面侧重于技术面的判断。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%,前25天有涨停,昨日竞价换手率大于0.26，同时加入一些财务指标，如净利润、净资产、PE、PB等指标。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标代码：
TURNOVER_RATIO>=0.03 AND TURNOVER_RATIO<=0.12 AND COUNT(WINDBREAKSIGN>0 and WINDBREAKSIGN<100, 25)>=1 AND YESTERDAY(VOLUME_RPS)>0.26
其中，COUNT表示计算25天内的涨停板数量，WINDBREAKSIGN表示振幅，YESTERDAY表示昨天，VOLUME_RPS表示竞价换手率，TURNOVER_RATIO表示股票成交量换手率。
python代码参考
import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API
# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
# 所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(0, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])
# 获取A股数据
selected_stocks = []
for code in df_stocks['code']:
if code.startswith(('00', '60', '30')):
stock_k_data = api.get_k_data(code, 'D')
if stock_k_data is not None and len(stock_k_data) >= 2 * 240 and \
stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) >= 0.03 and \
stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) <= 0.12 and \
stock_k_data['wind_break_sign'].rolling(25).apply(lambda x: (x > 0).sum()) > 0 and \
stock_k_data['volume_rps'].iloc[-2] > 0.26:
selected_stocks.append({'code': code,
'name': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0],
'market_type': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0],
'turnover_ratio': stock_k_data['turnover_ratio'].iloc[-1]})
# 断开连接
api.disconnect()
## 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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