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股且竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万的股票中选取。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了市场的量价因素，选股对象在大单和特大单的交易流中，且买家有强烈的意愿，有利于股价上涨。同时减少风险的方式是考虑了换手率3%-12%之间的股票，杜绝股价的过于波动以及出现流动性问题。
有何风险？
该选股逻辑依然忽略了基本面因素的影响，同时买家的决策往往会受到市场预期、政策以及其他不确定因素影响，导致股票下降，特别是长期效益。同时，简单地以竞价时大单和特大单买入量为筛选条件，新手容易被市场恶意炒作等市场操作所迷惑而选择错误。
如何优化？
除了考虑市场的技术面和量价因素，还可以结合其他指标进行判断，如RSI、KDJ等进行综合判断，丰富投资依据，降低风险。同时，还可以考虑其他股票的财务数据、主营业务等基本面因素进行评估，减少投资风险。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%,剔除北京A股且竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万的股票中进行选取，并综合考虑其他相关因素对股票进行筛选，减少投资风险，提高投资成功率。
同花顺指标公式代码参考
暂无
Python代码参考
import tushare as ts
def select_good_stocks():
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 筛选换手率3%-12%,剔除北京A股,竞价时买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万的股票
df1 = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,pe,pb,turnover_rate,amount,total_mv,float_mv')
df1 = df1[(df1['turnover_rate'] >= 3) & (df1['turnover_rate'] <= 12)]
df1 = df1[(df1['area'] != '北京')]
df1['buy_vol'] = pro.moneyflow(ts_code=df1['ts_code'][0], start_date='20220113', end_date='20220113')['buy_smamount']
df1 = df1[df1['buy_vol'] > 7000000]
df1 = df1.head(20)
return df1
good_stocks = select_good_stocks()
print(good_stocks)
其中需要替换掉 your_token 为你的tushare token。
## 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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