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、昨日成交额大于6千万的股票中选股。
选股逻辑分析
该选股策略聚焦在换手率、股票代码和成交额三个因素上，具有一定的合理性。选择昨日成交额大于6千万的标的，可以更好的精准锁定活跃资金所分流的品种，使选出的股票更具有成长性。
有何风险？
该选股策略可能会忽略掉其他重要的技术指标和基本面条件，而导致筛选出的股票相对单一，需要更加权衡和综合考虑。
如何优化？
可以结合多个技术指标和筛选条件，如量价配合、技术分析等，进行多维度筛选和评估，选择具有成长性、投资价值的标的。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、昨日成交额大于6千万的股票中选股。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票中，换手率为3%-12%且昨日成交额大于6千万的标的作为选股标的。
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):
# 获取符合选股规则的标的
good_list = []
for stock in stock_list.ts_code.tolist():
daily_data = api.daily_basic(ts_code=stock, trade_date='20211031', fields='ts_code,trade_date,turnover_rate,vol')
if daily_data.empty:
continue
if daily_data.iloc[0]['turnover_rate'] >= 3 and daily_data.iloc[0]['turnover_rate'] <= 12 and daily_data.iloc[0]['vol'] > 60000000:
good_list.append(stock)
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("选股结果：")
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。
