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，选择流通市值在50亿-100亿之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑从市值角度考虑，选择流通市值在一定范围内的股票，可以降低股票的风险，同时也能够增加一定的股票流通性。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：1. 流通市值仅作为一个参考指标，不能完全代表公司的价值；2. 过于注重市值，可能会忽略其他重要的因素，如行业趋势、公司财务等。
如何优化？
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增加其他指标作为筛选条件
可以将市值作为一个参考指标，结合其他基本面、技术面指标，来筛选更具投资潜力的股票。 -
精细化分类
在市值范围内，进一步分类，结合不同行业、不同市场条件下的特点，进行更加细致化的选股策略。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、剔除北京A股的基础上，选择流通市值在50亿-100亿之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(HSL >= 0.03) AND (HSL <= 0.12) AND (SYMBOL_MKTCODE == '100' OR SYMBOL_MKTCODE == '200') AND (CIR_MVAL >= 5000000000) AND (CIR_MVAL <= 10000000000)
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取非北京A股，流通市值在50亿-100亿的股票
stock_basics = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,circ_mv')
stock_basics = stock_basics[stock_basics.area != '北京']
good_stocks = stock_basics[(stock_basics.circ_mv >= 5000000000) & (stock_basics.circ_mv <= 10000000000)]
for ts_code in good_stocks['ts_code'].unique():
good_list.append({
'ts_code': ts_code,
'name': good_stocks[good_stocks.ts_code == ts_code].iloc[0]['name'],
'industry': good_stocks[good_stocks.ts_code == ts_code].iloc[0]['industry'],
'market': good_stocks[good_stocks.ts_code == ts_code].iloc[0]['market'],
'circ_mv': good_stocks[good_stocks.ts_code == ts_code].iloc[0]['circ_mv'],
})
good_stocks = pd.DataFrame(good_list)
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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