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开头的股票中，筛选前日实际换手率在3%到28%之间的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于换手率指标，筛选出具有一定流动性的标的。同时，限定股票代码以60开头，可能会减少小盘股票的选择，降低投资风险。
有何风险？
该选股策略可能会忽略一些潜力股，因为潜力股在选股初期的换手率可能不高。同时，在市场变化时，选股效果可能不理想。
如何优化？
可以综合考虑多种指标，如基本面指标、财务指标和其他技术面指标等，构建综合选股逻辑，减少单一指标对选股的影响，提高选股效果。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%，股票代码以60开头的股票中，筛选前日实际换手率在3%到28%之间的个股，综合考虑其他技术面指标及基本面指标等构建选股逻辑。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，筛选前日实际换手率在3%到28%之间的标的。
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):
#获取前日实际换手率在3%到28%的个股
good_list = []
for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20210701', end_date='20210701')
if not data.empty:
if data.iloc[0]['vol'] < 0.03 * (data.iloc[0]['circ_mv']/data.iloc[0]['close']) and data.iloc[0]['vol'] > 0.28 * (data.iloc[0]['circ_mv']/data.iloc[0]['close']):
good_list.append(stock_code)
return good_list
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取前日实际换手率在3%到28%的个股
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
#输出结果
print("前日实际换手率在3%到28%的股票：")
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。
