问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、买一量大于卖一量且今日增仓占比大于5%的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票交易量、价格买卖盘情况以及今日增仓占比等因素，以获得长期稳定的投资收益。选股逻辑中换手率在3%-12%，可以减少波动性风险，即选定的股票不过于波动，而买卖量条件可以保证所选择的股票有足够的流动性。同时，加入今日增仓占比的条件可对股票未来走势进行更好的判断，增加选股准确性。
有何风险？
该选股逻辑在风险控制方面主要集中于波动性风险控制和未来走势预判风险控制，而市场的不确定性和政策风险等因素则未被考虑进去，需要投资者在操作过程中结合实际情况进行把控并进行风险控制。
如何优化？
可以加入其他技术指标如KDJ、RSI等进行判断，并在选股当中加入一些行业的板块分类，以提高选股准确性。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、买一量大于卖一量且今日增仓占比大于5%的股票。
同花顺指标公式代码参考
买一量大于卖一量：SELECT(BIDV1>ASKV1)
换手率在3%-12%：SELECT(TURN<N>AVG(TURN,N) AND TURN<N>3 AND TURN<N<12)
今日增仓占比大于5%：SELECT((OI/REF(OI,1)-1)>0.05)
选股：SELECT(CODE AND 买一量大于卖一量 AND 换手率在3%-12% AND 今日增仓占比大于5%)
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='20220322')
df1 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]
# 查询换手率在3%-12%的股票
daily_df = pro.daily(ts_code='', start_date='20220322', end_date='20220322', fields='ts_code,turnover_rate')
df2 = daily_df[(daily_df['turnover_rate'] >= 3) & (daily_df['turnover_rate'] <= 12)]
df1 = pd.merge(df1, df2[['ts_code']], on='ts_code')
# 查询今日增仓占比大于5%的股票
fut_daily_df = pro.fut_daily(trade_date='20220322')
fut_daily_df['oi_rate'] = (fut_daily_df['oi'] / fut_daily_df['pre_oi'] - 1)
fut_daily_df = fut_daily_df[(fut_daily_df['oi_rate'] > 0.05)]
df1 = pd.merge(df1, fut_daily_df[['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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