问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口的股票，按照今日竞价金额排序，选取前5只股票。
选股逻辑分析
该策略在换手率和行业方面进行了选择，配合竞价金额的排序，选择当天市场关注度和资金流向较高的股票，以捕捉市场短期上涨趋势的机会。
有何风险？
该策略忽视了公司的基本面和长期趋势，过度追求短期的市场波动，若市场出现急剧的调整，容易造成损失。同时，通过单一的竞价金额排序方式选取股票，存在参考数据不全面，可能忽略了其他因素对股价影响的风险。
如何优化？
应加入公司基本面因素，例如市销率、PEG等指标，综合研究公司的商业模式、盈利能力、财务状况、行业竞争等因素，以更全面的视角选择标的；同时应结合技术面和基本面，实现更全面的分析和判断。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口的股票，按照今日竞价金额排序，选取前5只股票。
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)
竞价金额排序：SORTBY(JJME, 1)
选股：SELECT(CODE, 换手率3%-12% AND SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0 AND SELECT(JJME))
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'))]
date_today = pd.Timestamp.today().strftime('%Y%m%d')
df2 = ts.pro_bar(ts_code='', adj='qfq', start_date=(pd.Timestamp.today()-pd.Timedelta(days=5*5)).strftime('%Y%m%d'), end_date=date_today)
df3 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date=date_today, fields='ts_code,turnover_rate')
df3.merge(df2[['ts_code', 'jjme']], on='ts_code', how='left', suffixes=('', '_right'))
df3 = df3[(df3['turnover_rate'].between(3, 12)) & (df3['jjme'].notnull())]
df3 = df3.nlargest(5, 'jjme')
code_list = pd.merge(df1, 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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