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，昨日9:15匹配价跌停的股票作为选股标的。
选股逻辑分析
该选股策略基于昨日9:15匹配价跌停情况下，股价存在大幅下跌，而此时市场流动性充足，可以在此时买入股票，等待反弹。通过换手率和股票代码限定标的，提高选股效率。
有何风险？
该选股策略可能会受到市场流动性波动、昨日匹配价跌停的数据准确性影响。另外，如果某只股票昨日匹配价跌停后在今日开盘前已经有大幅反弹，此时再买入可能会产生不小的风险。
如何优化？
可以加入其他技术指标和筛选条件，提高选股的精度，如筛选市值较小的股票，买入时加入盈利目标和止损策略等。
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，选取昨日9:15匹配价跌停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开头的股票中，昨日9:15匹配价跌停的股票。
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):
#获取昨日9:15匹配价跌停的标的
stocks = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20210812', fields='ts_code, pre_close, open')
stocks['pre_open_delta'] = (stocks['open'] / stocks['pre_close']) - 1 # 计算开盘价和昨收价的变化
good_list = stocks[stocks['pre_open_delta']<=-0.098].ts_code.tolist() # 选出昨日9:15匹配价跌停的标的
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
print("昨日9:15匹配价跌停的标的：")
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
