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，同时机构抄底。
选股逻辑分析
该策略在行业和换手率上进行了选择，同时增加了机构抄底这一指标，机构认为该股票具有投资价值，因此进一步筛选出潜在的优质股票。
有何风险？
在选股中添加机构抄底这一指标需要考虑亏损风险，机构预测可能不准确，可能存在选择错误的股票风险。
如何优化？
应该对机构抄底进行进一步的细化，结合具体机构的背景和投资风格，选择其投资的行业领域，并分析该机构选择的股票是否符合市场趋势。同时，也要考虑增加其他指标，比如公司的基本面和长期趋势等。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口的股票，同时具有机构抄底的特征。
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)
机构抄底：SELECT(ORG_TOTAL_SHARES-QFII_SHARES>0)
选股：SELECT(CODE, 换手率3%-12% AND SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0 AND SELECT(SELECT(ORG_TOTAL_SHARES-QFII_SHARES>0)))
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'))]
df2 = pro.top10_holders(ts_code='', start_date='', end_date='', ann_date='', period='20190331')
df2 = df2[df2['holder_name'].str.contains('机构')]
df2 = df2.groupby('ts_code').sum()
df2 = df2[df2['org_totalshares']-df2['qfii_shares']>0]
df3 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20211008', fields='ts_code,turnover_rate')
df3 = df3[(df3['turnover_rate'].between(3, 12))]
code_list = pd.merge(df1, df2, on='ts_code')
code_list = pd.merge(code_list, 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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