问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，可以筛选出市场中资金关注度较高的股票。同时，将价格限制在12元以下，可以缩小选股范围，避免选择高价股票。再结合10日涨幅大于0小于35的条件，可以筛选出近期有上涨趋势，但涨幅不是过大的股票。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是通过资金强度和价格的限制，筛选出市场中关注度较高、价格适中、近期有上涨趋势的股票。这样的策略可以避免选择价格过高或过低的股票，同时也可以筛选出有潜力的股票。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只能筛选出部分股票，而不能完全代表整个市场。此外，由于该策略只考虑了股票的短期表现，因此可能无法准确预测股票的长期走势。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的筛选条件，例如市值、市盈率等。此外，可以考虑使用更多的数据来源，例如宏观经济数据、行业数据等，以更准确地预测股票的走势。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股数据
data = pro.realtime_quotes()
# 筛选出资金强度排名前100的股票
selected = data.query('turnover > 0').sort_values('turnover', ascending=False)[:100]
# 筛选出价格小于12元的股票
selected = selected[selected['close'] < 12]
# 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
selected = selected[selected['pct_chg'] > 0 and selected['pct_chg'] < 35]
# 输出最终结果
print(selected)
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股数据
data = pro.realtime_quotes()
# 筛选出资金强度排名前100的股票
selected = data.query('turnover > 0').sort_values('turnover', ascending=False)[:100]
# 筛选出价格小于12元的股票
selected = selected[selected['close'] < 12]
# 筛选出10
## 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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