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、以及开盘前25分钟股价涨幅小于6%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了市场交易活跃度、行业龙头、市场情绪等因素，并通过选择开盘前25分钟股价涨幅小于6%的股票，减少了股价短期过快上涨可能导致的回调风险。该选股策略适用于短期投机者。
有何风险？
该选股策略可能忽略了那些由于其他因素影响开始上涨的股票，同时短期涨幅并不能完全反映股票的长期趋势。
如何优化？
可以通过加入更多的因素筛选出更高质量的股票，如市盈率、市净率、财务指标、行业前景、技术指标、资金流向等，并对模型进行测试和调优，提高选股准确性。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、以及开盘前25分钟股价涨幅小于6%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(SECTOR('K40')=1)
开盘前25分钟股价涨幅小于6%：SELECT(OPEN/REF(CLOSE, 1)-1<0.06)
选股：SELECT(CODE AND 换手率3%-12% AND 饮料酒进出口 AND 开盘前25分钟涨幅小于6%)
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='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,industry,name')
df1 = df1[(df1['industry'].str.contains('饮料') & df1['industry'].str.contains('酒'))]
df2 = pro.bar(ts_code='', adj='qfq', freq='5min', start_date='20221014', end_date='', ma=[],
factors=['vr', 'tor', 'volume', 'amount'], adjfactor=True)
df2 = df2[df2['trade_time'].apply(lambda x: x.time()) < pd.Timestamp('09:30:00').time()] # 获取开盘前的5分钟K线
df2 = df2.groupby('ts_code').first() # 取每个股票开盘前的第一根K线
df2['change_rate'] = (df2['open'] / df2['pre_close'] - 1) # 计算开盘前change_rate
df2 = df2[(df2['change_rate'] < 0.06) & (df2['vr'] > 1)] # 开盘前change_rate小于6%且vr>1
df1 = pd.merge(df1[['ts_code', 'industry']], df2[['ts_code', 'change_rate']], on='ts_code')
df = df1.sort_values('change_rate', ascending=False) # 按change_rate升序排列
return df['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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
