问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、机器人概念且流通市值小于100亿、今日上涨幅度大于1的主板股票中进行投资。
选股逻辑分析
本选股逻辑在基本面选股的基础上，加入了股票价格走势的因素，即选择今日上涨幅度大于1的主板股票，意味着对短期价格变化进行了考虑，更强调对市场热点的敏锐判断能力。加入了更多的投机因素，使得筛选出来的股票具有更大的不确定性。
有何风险？
本选股策略虽然加入了价格走势因素，但可能忽略了一些重要的基本面和财务因素，导致选择出的个股可能并不具有投资价值。同时，短期价格波动较大，风险较高。
如何优化？
本选股策略需要进一步加入基本面和财务因素进一步筛选出更具有投资价值的个股，同时，可以加强对市场热点的分析和判断能力，减少因投机因素选择错误。
最终的选股逻辑
在选股条件为换手率3%-12%、选择机器人概念且流通市值小于100亿、今日上涨幅度大于1的主板股票中进行投资。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：(换手率>=3 and 概念(机器人)==1 and 流通市值<=100000 and 自选股中 and C>=O*1.01) or (板块股票 in ('主板') and 自选股中 and C>=O*1.01 and 涨幅1>=1) order by 按出现次数排序";
选股结果：fml('(换手率>=3 and 概念(机器人)==1 and 流通市值<=100000 and 自选股中 and C>=O*1.01) or (板块股票 in ('主板') and 自选股中 and C>=O*1.01 and 涨幅1>=1) order by 按出现次数排序', 100)
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
def select_good_stocks():
# 换手率3%-12%
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['concept'].str.contains('机器人'))]
df1 = df1[(df1['float_mv'] <= 100000)]
# 今日上涨幅度>1
today = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20210225', end_date='20210225')
if today.iloc[0]['is_open'] == 1:
df2 = pro.daily(trade_date='20210225')
df2 = df2[(df2['pct_chg'] > 1) & (df2['ts_code'].str.contains('SH'))]
else:
df2 = pd.DataFrame(columns=['ts_code', 'pct_chg'])
# 合并数据
df = pd.merge(df1,df2,on='ts_code')
df = df.sort_values(by='pct_chg', ascending=False)
return df
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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