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100亿的主板股票中，按个股热度从大到小排序名。
选股逻辑分析
在之前的选股逻辑的基础上增加了按股票热度排序的策略，倾向于选择市场交易活跃的个股，更加注重短期投机的目标。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了短期交易活跃程度，忽略了公司基本面和业绩情况，热度排序容易受市场情绪波动影响，选中的个股不一定具有优质的基本面和长期投资价值。
如何优化？
除了考虑热度排序，需要综合考虑公司的基本面和市场情况。同时，需要考虑到长期投资价值，建立一个长期持有的投资策略，可以增加定期分散风险、减少短期波动和市场情绪的影响。
最终的选股逻辑
选股条件为：在换手率3%-12%、机器人概念、流通市值小于100亿的主板股票中，按个股热度从大到小排序名。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：换手率>=3 AND fml('机器人',100)==1 AND 流通市值 < 100000 ORDER BY hot desc
选股结果：fml('换手率>=3 AND fml('机器人',100)==1 AND 流通市值 < 100000 ORDER BY hot desc',100)
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
def select_good_stocks():
# 换手率3%-12%
df1 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220110', fields='ts_code,turnover_rate,vol,amount')
df1 = df1[(df1['turnover_rate'] >= 3) & (df1['turnover_rate'] <= 12)]
# 机器人概念
df2 = pro.concept(src='ts', fields='id,concept_name,src')
df2 = df2[df2['concept_name'].str.contains('机器人')]
df3 = pro.concept_detail(id=df2.iloc[0]['id'], fields='ts_code')
# 流通市值小于100亿
df4 = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,pe,pb,turnover_rate,amount,total_mv,float_mv')
df4 = df4[(df4['float_mv'] < 100000)]
# 合并两个筛选结果
df5 = pd.merge(df1, df3, on='ts_code', how='inner')
df5 = pd.merge(df5, df4[['ts_code', 'float_mv']], on='ts_code', how='inner')
df5 = df5.round({'turnover_rate': 2, 'pe': 2, 'pb': 2, 'total_mv': 2, 'float_mv': 2})
# 按个股热度排序
df6 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220110', fields='ts_code,turnover_rate,total_share,hq_vol,hot', sortby='hot', ascending=False)
df6 = pd.merge(df6, df5[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
return df6
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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