QMT 选股教程：利用 get_turnover_rate 批量获取并筛选高换手率热点股

在量化交易与短线策略中，**换手率（Turnover Rate）**是衡量个股流动性和市场关注度的核心指标。高换手率通常意味着资金交投活跃、热度高，常伴随着短期波段行情。

本文将详细介绍如何在 QMT（迅投量化交易系统）中使用 Python API 函数 ContextInfo.get_turnover_rate() 批量获取指定时间段内股票的换手率数据，并计算日均换手率进行选股。

1. API 接口说明：ContextInfo.get_turnover_rate()

QMT 提供了专门获取股票历史换手率数据的内置函数：

ContextInfo.get_turnover_rate(stock_list, startTime, endTime)

参数解析：

• stock_list (list): 股票代码列表，例如 ['600000.SH', '000001.SZ']。
• startTime (str): 起始时间，格式为 'YYYYMMDD'（如 '20230101'）。
• endTime (str): 结束时间，格式为 'YYYYMMDD'（如 '20230131'）。

返回值：

返回一个 pandas.DataFrame 对象，索引（Index）为日期，列（Columns）为股票代码，元素值为对应的每日换手率（单位为 %）。

2. 批量获取与筛选计算步骤

实现批量计算日均换手率并筛选热点股的完整流程如下：

1. 定义股票池：获取目标板块（如沪深300、中证500或自定义板块）的所有股票。
2. 调用换手率接口：获取指定时间段内的每日换手率矩阵。
3. 计算日均换手率：对 DataFrame 按列求均值（mean()）。
4. 排序与筛选：设定换手率阈值（例如日均换手率 > 5%），筛选出排名前列的高换手率标的。

3. 完整 Python 策略源码

以下代码展示了如何在 QMT 环境下运行换手率选股逻辑：

#encoding:gbk
import pandas as pd

def init(ContextInfo):
    # 设置测试的起始与结束时间
    ContextInfo.start_date = '20230501'
    ContextInfo.end_date = '20230531'
    # 设置换手率筛选阈值 (日均换手率大于 5%)
    ContextInfo.turnover_threshold = 5.0

def handlebar(ContextInfo):
    # 仅在最后一根 K 线（或最新状态）时执行选股逻辑，避免重复计算
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return
    
    print("=== 开始执行高换手率选股策略 ===")
    
    # 1. 获取目标股票池（以沪深300成份股为例，也可替换为全A股板块）
    index_code = '000300.SH'
    stock_list = ContextInfo.get_sector(index_code)
    
    if not stock_list:
        print("股票池为空，请检查数据下载情况！")
        return
        
    print(f"获取到股票池数量: {len(stock_list)}")
    
    # 2. 批量获取指定时间段内的换手率数据
    df_turnover = ContextInfo.get_turnover_rate(stock_list, ContextInfo.start_date, ContextInfo.end_date)
    
    if df_turnover.empty:
        print("获取换手率数据为空，请确认是否补充了历史财务与行情数据。")
        return
        
    # 3. 计算区间内每只股票的日均换手率
    avg_turnover = df_turnover.mean(axis=0)
    
    # 4. 筛选日均换手率高于阈值的股票
    selected_stocks = avg_turnover[avg_turnover > ContextInfo.turnover_threshold].sort_values(ascending=False)
    
    print(f"\n在 {ContextInfo.start_date} 至 {ContextInfo.end_date} 区间内，")
    print(f"日均换手率大于 {ContextInfo.turnover_threshold}% 的股票共有 {len(selected_stocks)} 只：")
    
    for stock, val in selected_stocks.items():
        stock_name = ContextInfo.get_stock_name(stock)
        print(f"代码: {stock} | 名称: {stock_name:<8} | 日均换手率: {val:.2f}%")

4. 注意事项与使用建议

1. 数据补充：在运行策略前，请确保已通过 QMT 客户端的 【数据管理】 -> 【补充数据】 下载了对应市场的历史行情与衍生财务数据，否则 get_turnover_rate 可能返回空值。
2. 剔除停牌与新股：新股上市初期换手率极高，建议结合 ContextInfo.get_open_date() 剔除次新股；同时配合 ContextInfo.is_suspended_stock() 剔除长期停牌股。
3. 多因子结合：单纯高换手率可能伴随主力出货风险，建议结合均线突破（如 MA5/MA20）或成交量放大指标（如 VOL）共同构建复合选股策略。