问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、昨日股价大于250日均线的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在换手率和资金流向等指标选择上较为稳健，同时考虑到股价趋势的影响，能够更为全面地筛选出符合条件的股票。该选股逻辑能够符合市场波动的要求，并在一定程度上反映出股票走势的趋势性。但在行业选择上或许有所局限，需要加以优化。
有何风险？
该选股策略主要对于股票的涨势进行了筛选，忽略了公司基本面因素的影响，可能导致选出的股票质量参差不齐。同时，技术分析的指标存在滞后性和误判的情况，或许会影响筛选效果。
如何优化？
可将行业选择扩大并定期进行更新，增加基本面因素，例如资本支出、研发投入、毛利率和净利率等指标，以及其他技术分析指标，例如相对强弱指标（RSI）和指数平滑异同平均线（MACD）等，能够对股票的短期和长期发展进行更全面的评估。此外，考虑到股价波动的特点，可以更进一步地细化股价趋势变化的指标和参数，例如选择更适合股票涨跌趋势的均线和改变均线周期参数等。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、昨日收盘价大于250日均线的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率在3%-12%：SELECT(TURN<N>=AVG(TURN, N) AND TURN<N+1>AVG(TURN, N+1) AND TURN<N>3 AND TURN<N<12)
饮料酒进出口：SELECT(SECTORCODE('K40')=1)
昨日的收盘价大于250日均线：SELECT(CLOSE>MA(CLOSE,250))
选股：SELECT(CODE, 换手率3%-12% AND SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0 AND CLOSE>MA(CLOSE,250), NOT ST)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
df1 = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,industry')
df1 = df1[(df1['industry'].str.contains('饮料') & df1['industry'].str.contains('酒'))]
df2 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220201', fields='ts_code,turnover_rate')
df2 = df2[df2['turnover_rate'].between(3, 12)]
df3 = pro.daily(ts_code='', start_date='20210101', end_date='20220201', fields='ts_code,close')
df3['ma250'] = df3.groupby(['ts_code'])['close'].rolling(window=250).mean().reset_index(0, drop=True)
df3 = df3[df3['close'] > df3['ma250']]
df4 = pd.merge(df1, df2, on='ts_code')
code_list = pd.merge(df4, df3, on='ts_code')
return code_list['ts_code']
## 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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