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，选择今日竞价金额排序前5的股票作为选股标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于市场交易量和竞价情况，选择市场上流动性较好的标的。通过换手率限定了标的周转率，提高了选股效率。
有何风险？
该选股策略可能会被市场流动性的波动影响，特别是当市场情绪不佳时，标的的交易量和竞价情况可能会产生较大变动，导致策略的有效性下降。
如何优化？
可以通过控制选股规模和使用其他技术指标增加筛选精度，提高选股的效果。对于市场情绪波动造成的影响，可以灵活调整选股时段和监测市场变化。
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，选取今日竞价金额排序前5的股票作为入选标的。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，按照今日竞价金额排序，选取前5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):
#获取今日竞价金额排序前5的标的
stocks = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20210812')
stocks = stocks[stocks['ts_code'].str.startswith('60')].sort_values('turnover_rate')
good_list = stocks.tail(5)['ts_code'].tolist()
return good_list
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取三个技术指标同时金叉的标的
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
#输出结果
print("今日竞价金额排序前5的标的：")
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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