问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%,剔除北京A股,k小于20的股票中选取。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样考虑了换手率和地域因素，同时加入了k值的限制，进一步筛选出一些优质股票。
有何风险？
同样由于该选股逻辑仅考虑了少数的因素，可能忽略了一些其他因素，如市场情绪、公司基本面等，导致选股结果不稳定，风险较高。
如何优化？
同样应该引入其他因素进行筛选，如市场表现、行业发展趋势以及公司财务状况等，以降低选股的风险。同时也可以考虑使用机器学习等方法进行模型训练和数据特征工程，以提高选股的有效性和稳定性。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%,剔除北京A股,k小于20的股票中进行选取，同时综合考虑其他相关因素并进行分析，以提高选股效益。
同花顺指标公式代码参考
无需使用指标公式。
Python代码参考
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
def select_good_stocks():
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 筛选出反包内的股票
df1 = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,pe,pb,turnover_rate,amount,total_mv,float_mv')
df2 = pd.read_excel('path/to/reverse_list.xlsx')
reverse_stocks = df2['代码'].tolist()
df1 = df1[df1['ts_code'].isin(reverse_stocks)]
df1 = df1[(df1['turnover_rate'] >= 3) & (df1['turnover_rate'] <= 12)]
df1 = df1[(df1['name'].str.contains('ST') == False)]
df1 = df1[(df1['area'] != '北京')]
df1 = df1.dropna(subset=['pb', 'pe'])
df1 = df1[df1['pe'] < 20]
df1 = df1.head(20)
return df1
good_stocks = select_good_stocks()
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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