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,股价为18.5元的条件下，筛选股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要侧重于技术面，使用换手率和股价等指标来筛选股票。通过限定换手率、排除北京A股以及要求股价在一定范围内，可以选出较为稳定、价格合理的股票。
有何风险？
由于未考虑其他因素的影响，如基本面等因素，而仅从技术面进行筛选，可能会忽略这些因素对股票价格走势的影响。同时，该选股策略可能存在过多或过少的筛选结果等问题。
如何优化？
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使用其他指标
可结合市盈率、市净率等基本面指标进行筛选，以更全面的角度选择股票。 -
调整股价范围
根据市场环境及自己的风险偏好等情况，适量调整股价的范围，以获得更合适的选股结果。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%,剔除北京A股,股价在18.5元左右的条件下，加入其他关键指标如市盈率、市净率等指标，筛选出成长性较好、稳定性较高的股票。
同花顺指标公式代码参考
FILTER:SELECTC(((HSL>3) AND (HSL<12) AND (AVERAGE[北京股份]==0) AND (STOCKPRICE>=18.0) AND (STOCKPRICE<=19.0)),0,1);
其中，HSL为换手率指标，STOCKPRICE为股价指标。
Python代码参考
import tushare as ts
def select_good_stocks():
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
df1 = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,pe,pb,turnover_rate,price')
df1 = df1[(df1['turnover_rate'] >= 3) & (df1['turnover_rate'] <= 12)]
df1 = df1[(df1['price'] >= 18.0) & (df1['price'] <= 19.0)]
df1 = df1[(df1['name'].str.contains('ST') == False)]
df1 = df1[(df1['ts_code'].str.startswith('002') == True) | (df1['ts_code'].str.startswith('000') == True)]
df1 = df1.set_index('ts_code')
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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