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%、收益大于0。
选股逻辑分析
选股逻辑中加入了考虑收益的因素，只有在收益大于0的情况下才会被选中，这意味着选股策略更加注重市场的走势和具体操作策略，适合追求长期价值增长的投资者。
有何风险？
这一策略可能忽略了公司的财务结构和其他因素对公司股票的影响，存在漏选公司股票的风险，同时如果相对市场走势不理想，也可能出现收益不佳的情况，需要根据个人风险偏好和投资周期进行综合评估。
如何优化？
可以继续引入其他财务指标和技术分析指标，比如市盈率、股息率、MACD等，并根据个人投资目标和风险偏好适当进行调整，同时进行统计分析等策略优化工作，以提升选股效果。
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%、收益大于0。
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;
/* 选择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;
/* 选择收益大于 0 */
CONDITION3 = CLOSE/TODAY'S OPEN -1 > 0;
LAST_CONDITION = LAST_CONDITION AND CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3 ;
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
import time
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 #####
rs = bs.query_all_stock(day=time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()))
stock_list = []
for i in range(2):
if i == 0:
time_str = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
else:
time_str = (datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
for code in rs.get_row_data():
if code.startswith('sh.688') or code.startswith('sz.300'):
continue
# 换手率3%-12%
k_data = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,open,high,low,close,volume", start_date=time_str, end_date=time_str, 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
# 判断收益是否大于0
if k_data.error_code == '0' and len(k_data.data)>0:
check_point3 = k_data.data[0][4] / k_data.data[0][1] > 1
else:
continue
# 筛选出符合条件的股票
if check_point1 and check_point2 and check_point3:
data_list = []
data_list.append(code)
data_list.append(k_data.data[0][5]) # 换手率
stock_list.append(data_list)
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['code', 'hsl'])
df = df.sort_values(by='hsl', ascending=False)
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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