问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在2021年，换手率在3%-12%之间，连续三天收阴线的股票中选取。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票流动性和股价走势等因素，选取了2021年内换手率在3%-12%之间，连续三天收阴线的股票，这些股票可能存在一定程度的投机性，容易受到市场情绪的影响。
有何风险？
该选股逻辑忽略了公司的基本面因素和行业特点等因素，可能导致选股不准确。同时，单纯以时间作为筛选条件可能会将一些潜力较大但时间较短的股票排除在外。
如何优化？
可以根据投资者的需求和风险偏好，加入更多的选股因素，例如盈利能力、成长性、行业背景等，以提高选股的准确性和选择性。此外，考虑选取一定时间范围内的股票，而非单纯依靠时间点，以充分考虑个股特性和行情变化。
最终的选股逻辑
在2021年内，选择换手率在3%-12%之间且连续三天收阴线的股票。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SET_SYMBOL_POINT("SZ");
SET_BARS_PER_LINE(10);
SELECT_TIME_RANGE("20210101", TODAY());
/* 选取换手率在3%-12%之间的股票 */
CONDITION1 = (HSL>=3 AND HSL<=12) AND EXISTS(FILTER_BOOL(MA(C,5) < MA(C,10),3));
/* 选取连续三天收阴线的股票 */
CONDITION2 = MA(C,3)<REF(MA(C,3),1) AND REF(MA(C,3),1)<REF(MA(C,3),2);
LAST_CONDITION = CONDITION1 AND CONDITION2;
CODE_LIST = SORT_BY_HOT(CODE_LIST, 0, 10, LAST_CONDITION);
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
import datetime
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic(market="sz", stock_type="1")
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
rs_capital = bs.query_stock_basic(stock_code)
## 满足换手率、连续三天阴线的股票
if rs_capital.error_code == '0' and float(rs_capital.get_row_data()[2])>=3 and float(rs_capital.get_row_data()[2])<=12:
k_data = bs.query_history_k_data(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount",
start_date="2021-01-01", end_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"),
frequency="d", adjustflag="2")
if k_data.error_code == '0' and len(k_data.data)>2:
if k_data.data[-1][4]<k_data.data[-2][4] and k_data.data[-2][4]<k_data.data[-3][4]:
stock_list.append(stock_code)
df = pd.DataFrame(stock_list)
df_rank = df.sort_values(by="capital", ascending=False)
print(df_rank)
#### 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。
