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、上市时间大于一定时间的股票中选股。
选股逻辑分析
该选股策略主要侧重于换手率和公司稳定性，筛选出上市时间较长，有一定稳定性的标的。
有何风险？
该选股策略仍然忽略了公司业绩、盈利等重要因素，可能存在选股不准确的风险。同时，考虑上市时间的因素可能导致错过一些成长性较强的标的。
如何优化？
可以考虑增加公司基本面、盈利、行业走势等因素的评估。同时，在考虑公司稳定性的因素时，还需要综合考虑企业发展潜力和增长性等因素，以充分考虑标的的整体实力。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、上市时间大于一定时间的股票中选股。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取股票代码以60开头、上市时间大于一定时间、换手率符合要求的标的作为选股标的。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
def get_stock_list(pro, list_date):
# 获取股票列表
stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname,list_date')
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
stock_info['list_date'] = pd.to_datetime(stock_info['list_date'], format='%Y%m%d')
stock_info = stock_info[stock_info['list_date'] < list_date] # 筛选出上市时间大于一定时间的股票
return stock_info
def get_good_stocks(stock_list, api):
# 获取符合选股规则的标的
good_list = []
for stock in stock_list.ts_code.tolist():
daily_basic = api.daily_basic(ts_code=stock, trade_date='20211201', fields='turnover_rate')
if daily_basic.empty:
continue
if daily_basic.iloc[0]['turnover_rate'] >= 3 and daily_basic.iloc[0]['turnover_rate'] <= 12:
good_list.append(stock)
return good_list
# 获取股票列表
list_date = datetime.now() - timedelta(days=365*3) # 获取上市时间大于三年的标的
stock_list = get_stock_list(pro, list_date)
# 获取符合选股规则的标的
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
# 输出结果
print("选股结果：")
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
