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，按今日竞价金额排序前5进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑较为简单，只考虑了流通市值、换手率和机器人概念这三个方面的因素，并按照今日竞价金额排序前5进行投资。虽然简单，但是这也是一种常用的选股方法，可以用来寻找短期内有较强回报可能的股票。
有何风险？
这一选股逻辑存在较大的风险，因为只考虑了个别因素并没有能够全面地评估股票的价值，也没有考虑市场整体的情况，选出的股票可能存在较大的波动风险。
如何优化？
可结合其他因素如基本面、行业、公司前景等考量，以确保选出的股票具有更高的成长和价值。
最终的选股逻辑
选股条件为：选择换手率在3%-12%、机器人概念且流通市值小于100亿的主板股票，在这些股票中按照今日竞价金额排序前5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
order by 今日竞价金额 升序 top 5
选股结果：fml('换手率 >=3 and 概念(机器人) ==1 and 流通市值 < 100000
order by 今日竞价金额 升序 top 5',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.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)]
# 选取竞价金额前5的股票
df1.sort_values(by='amount', ascending=True, inplace=True)
df1 = df1.head(5)
# 基本面筛选
df1 = df1.round({'turnover_rate': 2, 'pe': 2, 'pb': 2, 'total_mv': 2, 'float_mv': 2})
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
