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、前25天有涨停的股票中进行选股。
选股逻辑分析
该选股策略结合了流动性、市值、技术面等多方面因素进行选股。选出的股票具有较好的流动性、市值较大，且在短期内表现较好，有较高的风险偏好。在技术面上，选股规则关注的是前25天是否有涨停，该条件意味着该股在短期内表现突出，存在一定的可能性会继续上涨。
有何风险？
该选股策略过分关注短期表现，可能忽略股票的长期基本面因素，之后股票表现不佳，存在较大的风险。此外，选股策略自身也受到外部市场因素的影响，因此需要时刻关注市场情况。
如何优化？
可考虑加入一些长期基本面因素，如收益、自由现金流等指标，以增加选股策略的稳定性，降低风险。此外，由于该选股策略比较短期，可结合其他较长期的选股策略进行使用，以达到更好的效果。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、前25天有涨停的股票中进行选股。
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、前25天有涨停的股票。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票列表
def get_good_stocks(pro):
good_list = []
# 调用Tushare接口获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L')
# 遍历数据，判断是否符合选股规则
for i in range(len(data)):
ts_code = data.iloc[i]['ts_code']
if ts_code[:2] == '60':
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210301', end_date='20210331')
increase_list = daily_data['close'].pct_change()
if increase_list[increase_list > 0.1].count() > 0:
good_list.append(ts_code)
return good_list
# 获取所有符合条件的股票
token = "your token"
pro = ts.pro_api(token)
good_stocks = get_good_stocks(pro)
# 计算符合条件的股票的市值和涨幅
result = []
for stock_code in good_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20210301', end_date='20210331')
increase_list = daily_data['close'].pct_change()
result.append([stock_code, increase_list[increase_list > 0.1].count()])
# 排序，输出结果
df = pd.DataFrame(result, columns=['stock_code', 'num_of_limit_up'])
df = df[df['num_of_limit_up'] > 0]
df = df.sort_values(by='num_of_limit_up', ascending=False)
print(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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