问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、流通市值50-100亿的股票中，选择饮料酒进出口相关股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于产业领域和市场需求，选择饮料酒进出口相关股票。同时，选股逻辑考虑了流动性和市值，避免了投资过于小众、不够流动的股票。
有何风险？
该选股逻辑主要基于行业领域，没有考虑公司基本面和财务数据等因素，存在被市场情绪和噪声干扰的风险。同时，饮料酒进出口相关股票业绩也可能受到政策、市场变化等因素的影响，存在一定的风险。
如何优化？
可以加入更多的指标来辅助选股，如MACD、RSI等技术指标，以及EPS、ROE、净利润增长率等财务指标，从多个角度全面考虑股票的投资价值。同时，可以结合基本面和技术面进行选股，降低选股的风险。另外，通过机器学习等方法，自动对行业指标进行处理和分析，提高选股的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
选股条件为：在换手率3%到12%、流通市值50-100亿的股票中，选择饮料酒进出口相关股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式：
选股条件：(TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12) AND CIRCULATION_VALUE > 5000000000 AND CIRCULATION_VALUE < 10000000000 AND (REF(FILTER(FINANCEINDUSTRYCODE==801070,1),1)>0 OR REF(FILTER(FINANCEINDUSTRYCODE==801071,1),1)>0))
注：饮料和酒的行业代码统一为801070和801071，可以自行调整。
Python代码参考
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if (df['turnoverratio'].iloc[-1] > 3 and df['turnoverratio'].iloc[-1] < 12 and \
df['circulation_value'].iloc[-1] > 5000000000 and df['circulation_value'].iloc[-1] < 10000000000 and \
(len(df[df['finance_industry_code'] == 801070]) > 0 or len(df[df['finance_industry_code'] == 801071]) > 0)):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
需要注意，数据源指标名称及饮料酒进出口相关的行业代码设置。
## 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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