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、价格＜12的股票中选股。
选股逻辑分析
该选股策略主要侧重于价格的低估和市场地位，同时考虑了股票的换手率。价格低估的标的往往有较高的投机性和成长性，如果市场对其估值产生变化，可以有很好的回报。换手率主要考虑标的股票的流通性，可以减少因市场情绪波动而产生的风险。
有何风险？
标的股票价格低下有可能反映了市场对公司的弱利润、现金流等问题，可能会存在更大的风险。同时，这个选股逻辑所拥有的细节并不多，很难保证可以成功抓行情。
如何优化？
可以综合加入其他更加深入剖析公司财务状况的指标，如净利润增长率、资产负债率等，从而对更有价值的标的进行选择。同时，还可以对价格指标进行调整，如适当增加价格上限，从而减少风险。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、价格＜12的股票中选股。
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、价格＜12的股票。可以使用通达信的技术指标进行选股，如价量分析等。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
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, api):
# 获取符合选股规则的标的
good_list = []
# 获取交易日历和当前交易日
trade_cal = api.trade_cal(exchange='', start_date='20220101', end_date='20220301', is_open='1')
trade_cal = trade_cal.loc[trade_cal['cal_date'] >= '2020-01-01', 'cal_date'].tolist()
current_trade_date = trade_cal[-1]
# 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))
daily_basic = api.daily_basic(ts_code=stock, trade_date=current_trade_date)
if daily_basic.empty or daily_basic.iloc[0]['pe'] <= 0:
continue
price = daily_basic.iloc[0]['close']
if price < 12:
turnover_rate = daily_basic.iloc[0]['turnover_rate']
if turnover_rate >= 3 and turnover_rate <= 12:
good_list.append([stock, daily_basic.iloc[0]['pe'], price])
return good_list
# 获取股票列表
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)
# 输出结果
df_good_stocks = pd.DataFrame(good_stocks, columns=['stock', 'PE', 'price'])
print('选股结果：')
print(df_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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