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、今日控盘比例超过21%的企业。
选股逻辑分析
本策略条件相比上一个增加了选取今日控盘比例超过21%的条件，有利于发现股价被控制在较高水平的公司。
有何风险？
本策略可能只能捕捉到股价受控的股票，而忽略了其他很多因素，导致选股不精确。
如何优化？
可以加入其它技术指标进行二次筛选或者加入基本面分析条件来提高选股准确性。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、今日控盘比例超过21%的企业。
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>3 AND TURN<N<12)
饮料酒进出口：SELECT(SECTOR('K40')=1)
今日控盘比例超过21%：SELECT(DECODE(ADV/(ADV+DEC)>=0.21,1))
选股：SELECT(CODE AND 换手率3%-12% AND 饮料酒进出口 AND 今日控盘＞21)
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,name,list_date')
df1 = df1[(df1['industry'].str.contains('饮料') & df1['industry'].str.contains('酒'))]
df1 = df1[(df1['ts_code'].str.startswith('300')) | (df1['ts_code'].str.startswith('688'))]
df2 = pro.daily_basic(trade_date='20220302', fields='ts_code,circ_mv,pe,pb,roe,net_profit')
df2 = df2[(df2['circ_mv'] < 1e10) & (df2['pe'] >= 0) & (df2['pb'] >= 0) & (df2['roe'] >= 0) & (df2['net_profit'] > 0)]
df3 = pd.merge(df1, df2, on='ts_code')
df3 = df3[(df3['name'].str.contains('ST') == False) & ((df3['turnover_rate'] >= 3) & (df3['turnover_rate'] <= 12))]
df3 = df3[df3['ts_code'].str.match(r'(300|688)\d{3}')]
df4 = pro.block_trade(trade_date='20220302', fields='ts_code,close,amount')
df4 = df4.groupby('ts_code').sum()
df4['control_ratio'] = df4['amount'] / (df4['amount'] + df4['close'] * 10000)
df5 = df4[df4['control_ratio'] >= 0.21]
df6 = pd.merge(df3, df5, on='ts_code')
df7 = pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name')
df6 = pd.merge(df6, df7, on='ts_code')
return df6['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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