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、昨天3连板的股票中选择。
选股逻辑分析
加入昨天3连板的条件，更加注重股票的走势和市场热度，有利于筛选近期热门的股票。同时，机器人概念和流通市值的限制，保证了选出的股票质量较高。
有何风险？
该选股逻辑强调了市场热度，但这种热度是短期的，可能会导致过于追涨的情况，存在较大的风险。
如何优化？
应该在市场热度的基础上，加入更多的财务指标和行业分析，避免仅仅凭借热度来选股。同时，应该注重风险控制，避免追涨杀跌的情况。
最终的选股逻辑
选股条件为：在换手率3%-12%、机器人概念且流通市值小于100亿、昨天3连板的股票中选择。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：(fml('机器人', 100)== 1) AND (流通市值 < 100) AND (LEFT(ts_code, 2) != '11') AND (连板数:=BARSCOUNT(C>=REF(C,1),3)>=3) AND (换手率 > 3) AND (换手率 < 12) ORDER BY 换手率 ASC
选股结果：fml('(fml('机器人', 100) == 1) AND (流通市值 < 100) AND (LEFT(ts_code, 2) != '11') AND (连板数:=BARSCOUNT(C>=REF(C,1),3)>=3) AND (换手率 > 3) AND (换手率 < 12) ORDER BY 换手率 ASC', 100)
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 筛选好股票函数
def select_good_stocks():
# 换手率3%-12%
df1 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220110', fields='ts_code,trade_date,turnover_rate,vol,amount,open,pre_close')
df1 = df1.rename(columns={'turnover_rate': '今日换手率', 'vol': '成交量', 'amount': '成交额', 'pre_close': '昨日收盘价', 'open': '今日开盘价'})
df1['今日收盘价'] = pro.daily(ts_code='', start_date='20220110', end_date='20220110', fields='close').iloc[0]['close']
# 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]
# 昨天3连板
df5 = pro.daily(trade_date='20220107', fields='ts_code,trade_date,close')
df6 = df5.groupby('ts_code')['close'].apply(lambda x: talib.CDL3BLACKCROWS(x.values))
df7 = df6.reset_index()
df8 = df7[df7['close'] == -100]
df9 = pd.merge(df4, df3[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
df10 = pd.merge(df9, df8[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
df11 = df10[(df10['今日换手率'] > 2) & (df10['今日换手率'] < 9)]
df11 = df11.round({'今日换手率': 2, 'float_mv': 2})
df11 = df11.sort_values(by='今日换手率', ascending=True)
return df11
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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