问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、且9点25分的涨幅小于6%的股票中进行选股。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了流动性和市场情绪，同时加入了涨幅这一市场指标，能够更好地反映股票市场的市场情绪和短期波动情况。此外选定60开头的股票，可对候选股票进行进一步的筛选。
有何风险？
该选股策略可能存在选出的股票过于集中，或者遗漏了其他重要的市场因素。在股票市场的运作中，还有很多其他的变量会对股票价格产生影响，例如基本面，行业发展，政策法规等，若仅根据短期的局部涨幅来确定选股目标，可能在长期中存在波动风险。
如何优化？
考虑加入其他指标进行优化，例如基本面因素，技术面指标，政策法规等，更全面地考虑股票的运作过程和市场情况。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、且9点25分的涨幅小于6%的股票中进行选股。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选择换手率在3%-12%、股票代码以60开头，且9点25分的涨幅小于6%的股票。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import time
def get_stock_list(pro):
# 获取股票列表
stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname')
stock_info = stock_info[stock_info['ts_code'].str.startswith('60')] # 筛选出股票代码以60开头的股票
return stock_info
def get_good_stocks(stock_list, pro):
# 获取符合选股规则的标的
good_list = []
# 遍历股票列表
for idx, stock in enumerate(stock_list.ts_code.tolist()):
print("正在处理第 {} 只股票，代码为 {}".format(idx+1, stock))
# 判断是否符合选股条件
daily_basic = pro.daily_basic(ts_code=stock)
now = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(time.time())) + " 09:25:00"
tick_data = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ', start_date=now, end_date=now)
pct_chg = tick_data['pct_chg'].iloc[0]
if daily_basic.iloc[0]['turnover_rate'] < 3 or daily_basic.iloc[0]['turnover_rate'] > 12:
continue
if daily_basic.iloc[0]['circ_mv'] < 1e10:
continue
if pct_chg >= 6:
continue
good_list.append([stock, daily_basic.iloc[0]['total_mv'], pct_chg])
return good_list
# 获取股票列表
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
stock_list = get_stock_list(pro)
# 获取符合选股规则的标的
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
good_stocks_df = pd.DataFrame(good_stocks, columns=['stock', 'total_mv', 'pct_chg'])
good_stocks_df = good_stocks_df.sort_values(by='total_mv', ascending=False).reset_index(drop=True)
# 输出结果
print('选股结果：')
print(good_stocks_df.head(10))
## 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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