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，筛选昨日主力控盘的股票进行选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑强调基本面选股，即挑选昨日主力控盘的股票。主力控盘是指股票市场较活跃的机构投资者或持股量较大的个人投资者，掌握了股票市场做空、做多的主要力量。因此他们的买入卖出意见对于股票市场的状况有很大的影响。综合考虑基本面和技术面指标选股，可以在股票市场中获得一定的收益。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：
- 主力控盘的判断需要依靠大量数据分析，涉及公司基本面、财务状况等，数据分析可能存在误差。
- 主力控盘的持股变化可能存在滞后性，按照昨日变化来确定主力控盘不一定准确。
如何优化？
-
扩充数据来源
可以将数据来源进行扩充，使用多个渠道获取信息并实时更新，例如财报、新闻、微博等，综合判断主力控盘情况，提高选股的准确性。 -
综合考虑基本面和技术面指标
除了主力控盘，也可以同时综合考虑其他基本面指标和技术面指标，提高选股的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%，剔除北京A股的基础上，选取昨日主力控盘的股票进行选股。
同花顺指标公式代码参考
不需要通达信指标。
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()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry')
stock_list = stock_list[(stock_list['name'].str.contains('ST') == False)]
good_stocks = []
for ts_code in stock_list['ts_code']:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210701', end_date='20210701')
if len(daily_data) > 0:
turnover_rate = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20210701', end_date='20210701')['turnover_rate'][0]
if turnover_rate >=3 and turnover_rate <=12:
holder_data = pro.top10_holders(ts_code=ts_code, start_date='20210701', end_date='20210701')
if len(holder_data) > 0 and holder_data['hold_ratio'][0] >= 50:
good_stocks.append([ts_code, stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0].name, stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0].industry])
good_stocks = pd.DataFrame(good_stocks, columns=['ts_code', 'name', 'industry'])
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？
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