问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、归属母公司股东的净利润（同比增长率）大于20%，小于等于100%，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
选股逻辑分析
该选股逻辑在前一题选股逻辑的基础上增加了单日涨幅的指标要求，更加突出了股票涨势的考量。同时，选股条件变得更加严格，筛选出的股票更具有潜力。
有何风险？
单日涨幅的指标具有较强的短期性，可能受到市场因素的影响而发生变化；同时，该指标只考虑单日涨幅，未考虑整体股价上涨趋势，可能存在不全面性。
如何优化？
可以结合整体股价走势、市场情绪、相关新闻等因素进行综合分析，提高选股逻辑的准确率。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、归属母公司股东净利润（同比增长率）大于20%，小于等于100%，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
同花顺指标公式代码参考
SET_CHINESE_CHARSET("UTF-8"); // 设置编码
SET_MEM_LINE(0,1,2,3,4); // 记录选股结果
/* 选择换手率在3%-12%之间 */
CONDITION1 = HSL >= 3.0 AND HSL <= 12.0;
/* 归属母公司股东净利润（同比增长率）大于20%，小于等于100% */
CONDITION2 = ZLRTB20 >= 20 AND ZLRTB20 <= 100;
/* 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10 */
REF_C = REF(CLOSE,1);
P1 = (HIGH - REF_C)<=0;
P2 = (HIGH - LOW)>0;
P3 = (CLOSE - REF_C) <= 0.1 * REF_C;
CONDITION3 = COUNT(IF(P1 AND P2 AND P3, 1, 0),25)>0;
LAST_CONDITION = CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3; // 最终选股逻辑
SET_RANK_BY_FIELD(4, 1, 1); // 按热度从大到小排序
CODE_LIST = SELECT_BY_KIND_EX('stock', last_condition, '', '', '', '', '', '', '', '1');
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 #####
rs = bs.query_all_stock(day=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"))
stock_list = []
for code in rs.get_row_data():
if not code.startswith('sh.') and not code.startswith('sz.'):
continue
if code.startswith('sh.688') or code.startswith('sz.300'):
continue
if code.startswith('sh.110') or code.startswith('sz.110'):
continue
# 换手率3%-12%
k_data = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,open,high,low,close,volume", start_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), end_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), frequency="d")
if k_data.error_code == '0' and len(k_data.data)>0:
check_point1 = k_data.data[0][5]>=3 and k_data.data[0][5]<=12
else:
continue
# 利润增长率大于20%，小于等于100%
data_profit = bs.query_profit_data(code, year=2021, quarter=1)
if data_profit.error_code == '0' and len(data_profit.data)>0:
check_point2 = data_profit.data[0][16]>=20 and data_profit.data[0][16]<=100
else:
continue
# 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
k_data = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,open,high,low,close,pctChg", start_date=(datetime.now()-timedelta(days=25)).strftime("%Y-%m-%d"), end_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), frequency="d")
if k_data.error_code == '0' and len(k_data.data) > 0:
check_point3 = any([True if float(day[5])>=10 else False for day in k_data.data])
else:
continue
if check_point1 and check_point2 and check_point3:
data_list = []
data_list.append(code)
stock_list.append(data_list)
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['code'])
df_length = len(df)
if df_length > 0:
print(df.head(5))
##### 登出系统 #####
bs.logout()
## 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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