问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%12%、买一量大于卖一量，并且流通市值在50亿100亿的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑了股票的成交活跃度和流通市值大小等因素，通过选择换手率在3%12%、买一量大于卖一量的股票，可以筛选出具有一定市场热度和成交活跃度的品种。同时，通过选择流通市值在50亿100亿的股票，可以筛选出相对较小型但规模较为稳健的企业。
有何风险？
该选股逻辑依然过于依赖技术指标和基本面指标，没有考虑到其他重要因素，如股票的主营业务是否稳健、财务状况、行业发展状况等，可能导致选股结果存在一定的偏差和风险。
如何优化？
可以增加其他指标，如财务报表、行业资讯等信息，实现全面、多角度的选股。同时，可以考虑增加筛选条件，如PE、PB等基本面指标，综合判断选股结果。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%12%、买一量大于卖一量，并且流通市值在50亿100亿的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股：SELECT(CODE AND BIDV1>ASKV1,DIV001>=50,DIV001<=100,MARKETVALUE2/DIV002>=500)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
# 查询挂买一量大于卖一量的股票
market_df = pro.market_detail(symbol='', trade_date='20220422')
df1 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]
# 查询流通市值在50亿~100亿的股票
stock_basic = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,market,area,industry,market_cap')
df2 = stock_basic[(stock_basic['market_cap'] >= 500) & (stock_basic['market_cap'] <= 1000)]
# 合并所有指标，返回选股结果
df1 = pd.merge(df1, df2[['ts_code']], on='ts_code')
return df1['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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