问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股中，选择竞价主力净买大于0的个股进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过挑选市值适中、流通性较好且无亏损的个股，结合股票竞价交易的主力资金净买入情况，选取净买入较多的股票进行投资，以期获取投资收益。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了股票的竞价主力资金净买入情况，没有考虑其他因素如股票未来的发展潜力和估值等，存在被市场情绪影响的风险。同时，竞价主力净买入可能会因为异常交易等原因出现假象，导致选股决策的失误。
如何优化？
可以引入多因素模型，综合考虑股票的基本面、行业因素、技术面指标和市场情绪等因素，评估股票的潜在价值和风险，结合竞价交易的主力净买入情况进行选股，以降低策略的滞后性和错误率。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股中，结合基本面、行业因素、技术面指标和市场情绪等因素，评估股票的发展潜力和风险，综合考虑竞价交易的主力资金净买入情况，筛选出表现较好、具备持续发展潜力的标的进行投资。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(CIRCMV < 10000000000 AND TBD = 0 AND SHELL = 0 AND BOARD = 1 AND JBLSJLR > 0) ORDER BY CIRCMV DESC
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_good_stocks(N):
good_list = []
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code')['ts_code']
for ts_code in stock_list:
if pro.namechange(ts_code=ts_code) and pro.namechange(ts_code=ts_code)['name'].iloc[0].find('ST') >= 0: # 非ST股票
continue
# 筛选符合条件的股票
market_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20220223', end_date='20220223', fields='circ_mv, circ_mv')
if market_data.empty or market_data.iloc[-1]['circ_mv'] / 100000000 > 100 or market_data.iloc[-1]['circ_mv'] / 100000000 < 10 or market_data.iloc[-1]['board'] != '主板':
continue
company_data = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code, start_date='20190101', end_date='20211231', fields='eps')
if company_data.empty or company_data.iloc[-1]['eps'] <= 0:
continue
# 竞价主力资金筛选
jg_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date='20220223', end_date='20220223', fields='buy_sm_vol')
if jg_data.empty or jg_data.iloc[-1]['buy_sm_vol'] <= 0:
continue
good_list.append([ts_code, jg_data.iloc[-1]['buy_sm_vol']])
# 根据竞价主力净买入排序
sorted_data = pd.DataFrame(good_list, columns=['ts_code', 'score']).sort_values(by='score', ascending=False).reset_index(drop=True)
good_list = sorted_data['ts_code'].tolist()[:N]
return good_list
good_stocks = get_good_stocks(10)
print(good_stocks)
## 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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