非常抱歉，由于我无法直接访问外部网站或提供特定平台的代码规范。建议你在同花顺Supermind量化平台上根据需求自行编写选股策略，并结合相关文档和示例代码进行开发。
一般来说，你可以使用Python编写选股策略，并借助Supermind量化平台提供的API进行数据获取和回测操作。以下是一个简单的示例代码，展示如何实现所描述的选股逻辑：
# 导入所需模块和函数
import numpy as np
import pandas as pd
def initialize(context):
# 设置回测参数
context.index = 'HS300' # 沪深300指数作为参考指标
context.start_date = '2010-01-01'
context.end_date = '2022-12-31'
def handle_data(context, data):
components = get_index_stocks('000300.XSHG') # 获取沪深300成分股列表
df = get_fundamentals(query(valuation, indicator), date=context.current_dt)
avg_market_cap = df['market_cap'].mean() # 平均总市值
avg_dividend_yield = df['dividend_ratio'].mean() # 平均股息率
avg_debt_to_asset_ratio = df['debt_to_assets'].mean() # 平均资产负债比率
avg_pe_ratio_lyr = df['pe_ratio_lyr'].mean() # 平均市盈率
avg_cash_flow_per_share_ttm = df['cash_flow_per_share_ttm'].mean() # 平均每股现金流量
selected_stocks = []
for stock in components:
if (df.loc[stock, 'market_cap'] > avg_market_cap and
df.loc[stock, 'dividend_ratio'] > avg_dividend_yield * 1.5 and
df.loc[stock, 'debt_to_assets'] < avg_debt_to_asset_ratio and
df.loc[stock, 'pe_ratio_lyr'] < avg_pe_ratio_lyr and
df.loc[stock, 'cash_flow_per_share_ttm'] > avg_cash_flow_per_share_ttm):
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks,
key=lambda x: df.loc[x, 'dividend_ratio'],
reverse=True)[:10] # 取股息率最高的十家
rebalance_portfolio(selected_stocks)
def rebalance_portfolio(stocks):
num_stocks = len(stocks)
for stock in stocks:
order_target_percent(stock, 1/num_stocks) # 均分资金投入选中的股票
# 在Supermind量化平台上配置策略
if __name__ == '__main__':
from jqalpha.api import *
# 设置回测时间区间
log_level = "info"
set_token('你的聚宽账号', '你的聚宽密码') # 替换成你自己的聚宽账号和密码
set_benchmark('000300.XSHG') # 设置回测基准为沪深300指数
run_func(init=initialize, handle_data=handle_data)
请确保在同花顺Supermind量化平台上正确配置和运行该回测代码，并根据需要进行参数调整和其他逻辑编写。另外，替换代码中的”你的聚宽账号”和”你的聚宽密码”为你自己的聚宽账号信息。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
