(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、买一量>卖一量、机构动

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、机构动向大于0的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑在交易活跃度和机构投资方面都有考虑，可以综合评估股票的情况。

有何风险？

该选股逻辑仍然比较简单，可能无法全面反映公司的基本面情况，而机构动向也不一定代表其真实意愿。

如何优化？

可以加入更多关于公司财务和业绩的基本面指标，更综合地进行选股。

最终的选股逻辑

选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量、机构动向大于0的股票。

同花顺指标公式代码参考

SELECT * FROM
    (SELECT * FROM
        (SELECT * FROM
            (SELECT * FROM
                -- 选出换手率在3%~12%之间的股票
                (SELECT * FROM stock_info WHERE TURNOVER_RATIO > 3 AND TURNOVER_RATIO < 12)
                -- 选出挂买一量大于卖一量的股票
                WHERE BUY1_VOLUME > SELL1_VOLUME)
            -- 按机构成交额占比排序，选择大于0的股票
            ORDER BY ORG_TRADE_RATIO DESC)
        -- 选择前20条结果
        WHERE ROWNUM <21)
    -- 选择有资金净流入的股票
    WHERE IN_DF > 0;

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='20220422')
    df1 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]

    # 查询机构成交额占比大于0并且净流入的股票
    moneyflow_df = pro.moneyflow(trade_date='20220422', fields='ts_code,in_df,org_ratio')
    df2 = moneyflow_df[(moneyflow_df['org_ratio'] > 0) & (moneyflow_df['in_df'] > 0)]

    # 筛选出换手率在3%~12%之间的股票
    df3 = pd.merge(df1, df2[['ts_code', 'org_ratio', 'in_df']], on='ts_code', how='inner')
    df3 = df3[(df3['turnover_rate'] > 3) & (df3['turnover_rate'] < 12)]

    # 合并所有指标，返回选股结果
    return df3['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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