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、30日平均线向上的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在行业面、换手率和技术面指标上进行考虑，同时考虑了收盘价的长短期趋势，可以更有效地识别符合条件的股票。此外，选取了较为稳健的换手率范围，也能在一定程度上减少市场波动带来的影响。但考虑到市场的不确定性，该选股策略在一定程度上仍具有风险。
有何风险？
该选股策略主要基于技术面指标进行选择，并可能忽略基本面等因素影响。同时，意外的市场波动和资金流动等仍然是该选股策略面临的风险之一。此外，筛选条件过于严格，在某些情况下可能会过滤掉一些潜在优质股票。
如何优化？
可将选股条件细化，如加入财务指标、业绩增长、龙头企业等方面进行考虑，从而对股票的短期和长期发展进行更全面的评估。同时，也可加入其他技术分析指标，例如相对强弱指标（RSI）和指数平滑异同平均线（MACD）等，以增加选股策略的复杂性和准确性。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、盈利能力较好、行业龙头企业、30日平均线向上的股票。
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)
30日均线向上：SELECT(MA(CLOSE,30)>REF(MA(CLOSE,30),1))
行业龙头企业：SELECT(SECTOR_MARKET_CAP_RANK('K40')<=50)
选股：SELECT(CODE, 换手率3%-12% AND SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0 AND 30日均线向上 AND 盈利能力较好 AND 行业龙头企业, 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,pb,pe')
df1 = df1[(df1['industry'].str.contains('饮料') & df1['industry'].str.contains('酒'))]
df1 = df1[df1['pb'] <= 2]
df1 = df1[df1['pe'] <= 20]
df2 = pro.daily(ts_code='', start_date='20220101', end_date='20220131', fields='ts_code,trade_date,close')
df2['ma30'] = df2.groupby(['ts_code'])['close'].apply(lambda x: x.rolling(30, min_periods=1).mean())
df2 = df2[df2['ma30'] > df2.groupby(['ts_code'])['ma30'].shift()]
df3 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220201', fields='ts_code,turnover_rate')
df3 = df3[df3['turnover_rate'].between(3, 12)]
df4 = pro.index_weight(index_code='399317.SZ', start_date='20220101', end_date='20220131',
fields='index_code,con_code,trade_date,weight')
df4 = df4[df4['weight'] >= 0.2]
df5 = pd.merge(df1, df4, left_on='ts_code', right_on='con_code')
code_list = pd.concat([df5, df2, df3], axis=1)
code_list = code_list.dropna()
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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