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、非科创的股票。
选股逻辑分析
该选股策略对换手率和行业方向的限制较为严格，可以筛选出市场上较具优势的饮料酒类股票。同时，排除科创板股票，避免投资风险。
有何风险？
由于该策略缺少公司财务、基本面等关键指标的考量，可能会出现选股的失误和风险。
如何优化？
可以将财务、基本面等多个指标相结合，利用量化分析模型来进行筛选股票。同时也可以根据当前市场情况及宏观经济走势等因素，对选股逻辑进行进一步优化，提高选股的规模和效率。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、非科创的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率在3%-12%：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_SECTORCOUNT('K43')>0
非科创：NOT SELECT_SECTOR('GNKJC')
选股：SELECT(CODE, 换手率3%-12% AND SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0 AND NOT SELECT_SECTOR('GNKJC'), NOT ST)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily_basic(trade_date='20220126', fields='ts_code,turnover_rate,industry,close')
df = df[(df['industry'].str.contains('饮料') & df['industry'].str.contains('酒')) & (~df['ts_code'].str.startswith('688'))]
df = df[df['turnover_rate'].between(3, 12)]
return pd.DataFrame({'code': df['ts_code'].str.split(".", expand=True)[0]})
## 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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