问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间，上市年份为2021年，下午有较大的资金净流入。
选股逻辑分析
该选股策略注重交易量的选择和资金流向，从资金流向角度判断市场需求，选取下午有较大资金净流入的股票，可以有利于找到优质股票，且可以较快获利，是一种综合考虑基本面和资金面的选股策略。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、未考虑股票的价值水平和成长性；2、标志位设定得过于死板，可能错过一些实质符合条件且有投资价值的股票；3、只依赖历史数据进行筛选，不能应对市场变化；4、忽略了股票临时调整或波动的可能。
如何优化？
可以进一步优化标志位设定，减少认为过于严格的要求，同时，加入股票资产规模、经营情况等因素，以提高选股准确度和实用性。对于选中股票后，需要进行深入分析，了解其关键性质和未来发展潜力，如此才能保证真正挖掘出优质的股票。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间，上市年份为2021年，下午有较大的资金净流入的股票。
同花顺指标公式代码参考
由于选股逻辑中没有需要计算的指标，因此无需提供同花顺指标公式。
python代码参考
import pandas as pd
import datetime as dt
from pytdx.hq import TdxHq_API
from pytdx.util.best_ip import select_best_ip
api = TdxHq_API()
ip = select_best_ip('tdx')
def get_stock_list(api):
dataList = []
for market in [0,1]:
stock_list = api.get_security_list(market, 0)
results = [(stock['code'], pd.Timestamp(stock['ipo_date']).year, stock['ipo_price'], stock['ipo_amount']) for stock in stock_list if stock['code'][0] in ['0', '3', '6']]
dataList += results
return pd.DataFrame(dataList, columns=['stock_code','ipo_year','ipo_price','ipo_amount'])
def check_capital_inflows(api, stock_code):
now = dt.datetime.now()
b = (now - dt.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
e = now.strftime('%Y-%m-%d')
data = api.get_history_transaction_data(1, stock_code, b, e)
capital_inflows = sum([x['buy'] for x in data if x['time'][-8:] > '13:00:00'])
capital_outflows = sum([x['sell'] for x in data if x['time'][-8:] > '13:00:00'])
net_inflows = capital_inflows - capital_outflows
return net_inflows
stock_list = get_stock_list(api)
# 获取符合条件的股票列表
condition1 = stock_list['ipo_year'] == 2021
condition2 = (stock_list['ipo_price'] >= 1) & (stock_list['ipo_amount'] > 1000000)
matched_stocks = []
for stock_code in stock_list[condition1 & condition2]['stock_code']:
net_inflows = check_capital_inflows(api, stock_code)
if net_inflows >= 1000000:
matched_stocks.append(stock_code)
# 输出结果
print('下列股票符合选股策略：')
print(matched_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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