(supermind策略)换手率3%-12%、北京A股除外、机构抄底

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股的基础上，选择机构抄底的股票进行投资。

选股逻辑分析

该选股逻辑注重市场情绪和基本面方面的指标，选择机构抄底的股票进行投资，瞄准机构做出的具有深度和定向性的调研，其长期收益可能更好。

有何风险？

该选股逻辑的风险包括：1. 机构抄底的信心可能不是非常充分，可能会存在翻车风险；2. 忽略了其他市场情绪和波动性方面的因素，可能会选到不稳定的股票。

如何优化？

结合市场情绪和基本面指标
可以结合市场情绪和基本面综合指标，辅助筛选具有深度、定向和抄底价值的股票，例如市盈率、营收、毛利率等。
动态更新选股时间和机构抄入的股票信息
可以根据市场行情，动态设置选股时间和机构抄入的股票信息，比如抄底股票的投资时间、股价等方面的信息，实现更精准地选股。

最终的选股逻辑

在换手率3%-12%,剔除北京A股的基础上，选择机构抄底的股票进行投资。

同花顺指标公式代码参考

由于该逻辑选股主要依赖于基本面指标和机构调研等信息，与技术面指标关系比较小，故无同花顺指标公式代码。

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts

def get_good_stocks():
    ts.set_token('your_token')
    pro = ts.pro_api()

    trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20210201', end_date='20210228', fields='cal_date,is_open')
    trade_date = trade_cal[trade_cal.is_open == 1].iloc[-2].cal_date

    daily_data = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date=trade_date, fields='ts_code,turnover_rate,pe,rev,gross_margin')
    good_stocks = daily_data[daily_data.ts_code.str.contains('A') & ~daily_data.ts_code.str.contains('BEIJING')]
    good_stocks = good_stocks[good_stocks.turnover_rate.between(3, 12)]
    good_stocks = good_stocks[good_stocks.pe < 30]
    good_stocks = good_stocks[good_stocks.rev > 0]
    good_stocks = good_stocks[good_stocks.gross_margin > 20]
    return good_stocks

good_stocks = get_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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