问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，大单净量排行，换手率在3%至12%之间。该选股策略主要是选择振幅较大、成交量与普通交易量相比占比较高、且相应的换手率适中的股票，适用于短期操作。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样是基于技术面指标进行选股。振幅大于1、大单净量排行符合短线投资者对波段操作的需求，仅次于市场端口和高管集中买卖；而换手率可以用来度量股票流动性的情况，选取适中的换手率则意味着更容易进行买入和卖出操作，且这些股票的价格趋势有一定的连续性。
有何风险？
该选股策略存在一定风险。首先，振幅较大的股票往往伴随着较大的风险，操作时需要注意风险控制；其次，仅以换手率作为选股依据可能带来一些的买卖成本，同时，该选股策略忽略了基本面因素，如公司财务状况、市场份额、行业发展趋势等。
如何优化？
选股时应注意基本面分析，对一些重要的财务指标进行考察，如净利润、经营现金流等。同时，关注换手率的同时可以引入其他指标，如均线粘合、成交量变化率等，多个指标综合判断，减少误差。另外，在进行短线操作时要严格执行止盈、止损策略，避免不必要的损失。同时，操作时还需要注意换手率变化的情况。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，大单净量排行，换手率在3%至12%之间，同时要进行基本面分析和风险控制，严格执行止盈止损策略。
同花顺指标公式代码参考
# 振幅大于1
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
# 大单净量排行
SELECT2 = GET_DRBQ(CODE, NAME, LAST, LASTVOL) >= 0.8
# 换手率在3%至12%之间
SELECT3 = TURN >= 3 AND TURN <=12
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '成交额'
SORT_ASCEND = False
以上是计算选股逻辑的同花顺指标公式。需要根据实际情况进行具体调整，以得到更加准确的选股结果。
Python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220301')
# 进行选股
selected_stocks = []
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 判断振幅大于1、大单净量排行、换手率在3%至12%之间
if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or \
GET_DRBQ(row['ts_code'], row['name'], row['close'], row['vol'] < 0.8 or \
row['turnover_rate'] < 3 or row['turnover_rate'] > 12:
continue
if row['amount'] == 0 or row['close'] == 0:
continue
# 根据筛选条件选取标的
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
selected_data['stock_name'] = row['name']
selected_data['stock_price'] = row['close']
selected_data['circ_market_cap'] = row['circ_mv']
# 可添加其他指标
selected_stocks.append(selected_data)
# 按成交额从高到低排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1，大单净量排行，换手率在3%至12%之间。同样需要根据实际需求进行修改，加入其他指标、基本面因素等因素综合判断，以及风险控制措施等。
## 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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