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，选取涨跌幅与超大单净量的乘积最大的个股。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑股票资金面和技术面因素。通过选取涨跌幅与超大单净量的乘积最大的个股，期望能够找到资金流入充足、技术面表现优秀的优质个股。但该选股逻辑忽略了基本面和成长性等因素，存在一定风险。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：1、忽略了股票的基本面和成长性等因素，容易选到低价值和成长性不足的个股；2、缺乏风控措施；3、无法应对特殊市场行情。
如何优化？
建议在选股逻辑中结合股票的基本面、技术面、资金流向和价值成长等因素进行综合评估，并加入风控措施，如动态调整止损位，避免亏损过大。
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，选取涨跌幅×超大单净量最大的个股，并结合基本面、技术面、资金流向和价值成长等因素进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，涨跌幅×超大单净量最大的个股。
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 涨跌幅与超大单净量的乘积最大 的个股
good_list = []
for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
data = pro.moneyflow(ts_code=stock_code, start_date='20220105', end_date='20220106', fields='ts_code,chg,net_mf_vol')
if not data.empty:
#计算涨跌幅与超大单净量的乘积
data['score'] = data['chg'] * data['net_mf_vol']
good_stock = data.sort_values(by='score', ascending=False).iloc[0]
good_list.append(good_stock['ts_code'])
return good_list
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取涨跌幅与超大单净量的乘积最大的个股
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
#输出结果
print("涨跌幅×超大单净量最大的个股：")
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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