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，且昨日换手率和今日竞价成交量与昨日成交量的比例在0.5-2之间的股票中选股。
选股逻辑分析
该选股策略主要侧重于换手率和流动性，同时也关注了价格的波动情况。选取的标的拥有一定的交易活跃度，并且价格波动相对较大。
有何风险？
该选股策略仍然忽略了公司基本面、行业走势等重要因素，可能存在选股不准确的风险。同时，价格波动大也存在一定的风险。
如何优化？
可以考虑增加基本面、行业、盈利等因素的评估。同时，在筛选标的的时候可以根据波动性、市值和流通性等因素进行更细致的筛选，避免高波动性带来的风险。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头，且昨日换手率和今日竞价成交量与昨日成交量的比例在0.5-2之间的股票中选股。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取股票代码以60开头，昨日换手率和今日竞价成交量与昨日成交量的比例在0.5-2之间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_basic = api.daily_basic(ts_code=stock, trade_date='20211201', fields='turnover_rate')
if daily_basic.empty:
continue
today = api.tick(ts_code=stock, trade_date='20211201', fields='vol')
yesterday = api.stock_basic(ts_code=stock, fields='total_share')['total_share'][0]
if today.empty or yesterday.empty:
continue
ratio = daily_basic.iloc[0]['turnover_rate'] * (today['vol'][0] / yesterday) # 计算换手率和竞价成交量与昨日成交量的比例
if ratio >= 0.5 and ratio <= 2:
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。
