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2021年营收/2018年营收大于1.1。
选股逻辑分析
在原有逻辑基础上，加入了营收增长这一条件。营收增长作为衡量公司运行状况和增长潜力的重要指标，可以更好地反映出股票未来的价值和潜力。
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，如行业趋势逆转、公司竞争优势减弱等因素。
如何优化？
可以加入其他财务指标，如净利润增长、资产负债率等指标作为补充。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2021年营收/2018年营收大于1.1。
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);
/* 2021年营收/2018年营收>1.1 */
YYS_YEAR_2018 = FETCH(CWBB_REPORT_FY_ALL.T2, YYYY-01-01);
YYS_YEAR_2021 = FETCH(CWBB_REPORT_FY_ALL.T2, YYYY-01-01, 4);
ZDLR_YEAR_2018 = FETCH(CWBB_REPORT_FY_ALL.T25, YYYY-01-01);
ZDLR_YEAR_2021 = FETCH(CWBB_REPORT_FY_ALL.T25, YYYY-01-01, 4);
YYS_YEAR_2021/YYS_YEAR_2018 > 1.1 AND ZDLR_YEAR_2021/ZDLR_YEAR_2018 > 1.1;
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
# 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
# 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_point1 = k_data_compare.data[0][1]/index_close-1 > 0.01
else:
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_point2 = k_data.data[0][5]>=3 and k_data.data[0][5]<=12
else:
continue
# 营收增长
rs_yys = bs.query_growth_data(code=code, year=2021, quarter=4)
if rs_yys.error_code == '0' and len(rs_yys.data)>0:
yys_growth = float(rs_yys.data[0][6])
else:
continue
rs_zdlr = bs.query_growth_data(code=code, year=2021, quarter=4, type="income")
if rs_zdlr.error_code == '0' and len(rs_zdlr.data)>0:
zdlr_growth = float(rs_zdlr.data[0][6])
else:
continue
rs_yys_last = bs.query_growth_data(code=code, year=2018, quarter=4)
if rs_yys_last.error_code == '0' and len(rs_yys_last.data)>0:
yys_last = float(rs_yys_last.data[0][3])
else:
continue
rs_zdlr_last = bs.query_growth_data(code=code, year=2018, quarter=4, type="income")
if rs_zdlr_last.error_code == '0' and len(rs_zdlr_last.data)>0:
zdlr_last = float(rs_zdlr_last.data[0][3])
else:
continue
check_point3 = yys_growth/yys_last > 1.1 and zdlr_growth/zdlr_last > 1.1
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。
