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、下午大单净流入的股票。
选股逻辑分析
该策略考虑了行业板块、换手率和资金流向等因素，可以更好地综合考虑股票的风险和收益。
有何风险？
该策略忽略了公司基本面和财务数据等重要因素，仅考虑了行业板块和资金流向，存在投资风险。
如何优化？
可以加入更多的量化指标如市盈率、市净率等公司基本面和财务数据，构建一个更全面的量化选股策略。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、饮料酒进出口、下午大单净流入的股票。
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)
下午大单净流入：SELECT(MONEYFLOW2/10000>0 AND AFTERNOON(C)>AFTERNOON(O))
饮料酒进出口：SELECT(SECTORCODE('K40')=1)
选股：SELECT(CODE, 换手率3%-12% AND SELECT_SECTORCOUNT('K43')>0 AND MONEYFLOW2/10000>0 AND AFTERNOON(C)>AFTERNOON(O))
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')
df1 = df1[(df1['industry'].str.contains('饮料') & df1['industry'].str.contains('酒'))]
df2 = pro.moneyflow_hsgt(start_date='20211008', end_date='20211008', fields='ts_code,trade_date,afternoon_net_amount_main')
df3 = pro.daily(ts_code='', trade_date='20211008', fields='ts_code,trade_date,open,close')
df = pd.merge(df2, df3, on=['ts_code', 'trade_date'])
df = pd.merge(df, df1[['ts_code']], on='ts_code')
df = df[(df['afternoon_net_amount_main']>0) & (df['close']>df['open'])]
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。
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