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，选取外盘/内盘大于1.3的个股。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑股票的流动性和资金面因素。通过筛选外盘/内盘大于1.3的个股，期望能够找到流动性好、投资者看好的个股。但该选股逻辑忽略了技术面等其他因素，存在一定风险。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：1、忽略了股票的技术面和基本面等因素，难以反映股票的真实价值；2、选取标准不够严格，可能存在代表性不足的问题；3、无法应对特殊市场情况。
如何优化？
建议在选股逻辑中结合股票的技术面、基本面、成长性和市场情绪等因素进行综合研判，并定期调整选股标准、加入风控措施等，以提高选股的准确性和稳定性。
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，选取外盘/内盘大于1.3的个股，并结合技术面、基本面、成长性和市场情绪等因素进行综合分析。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，外盘/内盘大于1.3的个股。
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):
#获取外盘/内盘大于1.3的个股
good_list = []
for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
data = pro.index_daily(ts_code=stock_code, start_date='20220105', end_date='20220106', fields='ts_code,vol,vol_chg,trade_date')
if not data.empty:
#计算外盘/内盘
data['volume_ratio'] = data['vol']/data['vol'].shift()
#判断外盘/内盘是否大于1.3
if data['volume_ratio'].max() > 1.3:
good_list.append(stock_code)
return good_list
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取外盘/内盘大于1.3的个股
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
#输出结果
print("外盘/内盘大于1.3的个股：")
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。
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