问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、2019年分红比例大于25%，选出符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑了股票的换手率、技术面和基本面等因素，选出2019年分红比例大于25%的股票，再结合连续三天收阴线的技术形态，筛选出符合条件的股票。
有何风险？
该选股逻辑仍未考虑市场及个股的资金面因素，以及其他经济和政策因素，存在较大的风险。
如何优化？
可以引入资金流入流出数据、政策和经济指数等因素，综合分析选股，提高选股准确性和盈利能力。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、2019年分红比例大于25%的股票。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SETBARS(250,0);
V_SELECT := 三连阴(5) AND 分红比例(2019)>25 AND 换手率(3,12);
筛选条件：V_SELECT;
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()
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
## 满足换手率和三连阴的股票
rs_k = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount", start_date='2022-07-01', end_date='2022-07-09', frequency='d', adjustflag='3')
if rs_k.error_code == '0':
close_hist = list(map(float, rs_k.get_column("close")))
if len(close_hist) >= 3 and all([close_hist[i] < close_hist[i-1] for i in range(1, 3)]):
## 查询分红信息
rs_profit = bs.query_profit_data(code=stock_code, year=2019, quarter=4)
if rs_profit.error_code == '0' and rs_profit.next():
profit_ratio = float(rs_profit.get_row_data()[2])
if profit_ratio > 25:
stock_list.append({"stock_code": stock_code, "profit_ratio": profit_ratio})
df = pd.DataFrame(stock_list)
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。
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