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、今日上涨幅度大于1%（比较同板块的股票涨幅）、非科创板的主板股票，且今日的高点为两日最高。
选股逻辑分析
在原有逻辑基础上，加入了今日高点为两日最高这一条件。这可以更好的反映出股票走势的持续性，减小选股的风险。
有何风险？
这种选股逻辑可能会忽略短期内的调整，并且忽略了股票的长期趋势。同时，可能会忽略了股市中个别股票的特殊行情。
如何优化？
可以加入KDJ等其他技术指标，以更全面的角度来选择股票。同时，建议根据个人的风险偏好和投资经验来选择适合自己的选股逻辑。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%（比较同板块的股票涨幅）、非科创板的主板股票，且今日的高点为两日最高。
同花顺指标公式代码参考
SET_GROUP(1);
/* 换手率 3%-12% */
HSL>=3 AND HSL<=12;
/* 今日涨幅 > 1% */
XTBG=FETCH(CLOSE,TODAY,1)/FETCH(CLOSE,TODAY-1,1)-1;
XTBG>1% AND XTBG<100;
/* 非科创板的主板股票 */
GZBMEX = 1 AND GF(SPDZ);
/* 今日高点为两日最高 */
GT=C>N;
N=IF(C>G, C, N);
LAST_POINT = IF(C==N, TRUE, FALSE);
GENL_LAST(LAST_POINT);
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
# 标志位，标识是否为科创板
flag = True
if code.startswith('sh.688') or code.startswith('sz.300'):
flag = False
# 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
# 今日涨幅 > 1%
index_rs = bs.query_history_k_data_plus('sh.000001', 'close', 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 index_rs.error_code == '0' and len(index_rs.data)>0:
index_close = float(index_rs.data[0][0])
else:
continue
k_data_compare = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,close", 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_compare.error_code == '0' and len(k_data_compare.data)>0:
check_point2 = k_data_compare.data[0][1]/index_close-1 > 0.01
else:
continue
# 今日高点为两日最高
k_data_high = bs.query_history_k_data_plus(
code, "date,high",
start_date=(datetime.now()-timedelta(days=2)).strftime("%Y-%m-%d"),
end_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), frequency="d")
if k_data_high.error_code == '0' and len(k_data_high.data)>1:
check_point3 = k_data_high.data[0][1] == max(k_data_high.data[0][1], k_data_high.data[1][1])
else:
continue
if check_point1 and check_point2 and flag 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)
##### 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
