问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股中，选取2019年分红比例＞25%的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑从股票的分红政策角度出发，选取具有较高分红比例的股票进行投资，强调公司的现金流优势。高分红比例不仅可以提高股息收益率，同时也可以有效稳定股票的风险。
有何风险？
该选股逻辑主要基于公司的分红政策进行分析，而忽略公司的盈利能力、流动性、风险等因素，存在忽略公司的真实优劣、盲目跟风等风险。
如何优化？
应该兼顾公司的经营状况、盈利能力、竞争力、板块和风险等因素，通过财务报表、专业机构研究报告等多项信息，辅助分析股票的成长性和风险性，以更全面、更科学的方法制定选股策略。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股中，选取2019年分红比例＞25%的股票进行投资，并在这个基础上，兼顾公司的经营状况、盈利能力、竞争力、行业和风险等因素，制定更全面、更科学的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(CIRCMV <= 10000000000 AND SHELL = 0 AND TBD = 0 AND P_DIVIDEND_RATE2019 >= 0.25 AND MBRG > 0 AND QRT > 0 AND TURNOVER >= 0.03)
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 选取2019年分红比例＞25%，换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股
dividend_data = pro.dividend(ts_code='', ann_date='20191101', ex_date='', fields='ts_code, cash_div, shares')
dividend_data['dividend_rate'] = (dividend_data['cash_div'] + dividend_data['shares'] * 0.1) / dividend_data['a_share_total']
stock_list = dividend_data[dividend_data['dividend_rate'] >= 0.25]['ts_code'].tolist()
market_data = pro.daily_basic(trade_date='20220223', fields='ts_code, circ_mv, turnover_rate')
market_data = market_data[market_data['ts_code'].isin(stock_list)]
stock_list = market_data[(market_data['turnover_rate'] >= 0.03) & (market_data['turnover_rate'] <= 0.12) & (market_data['circ_mv'] <= 10000000000)]['ts_code'].tolist()
for ts_code in stock_list:
# 判断该股票是否亏损
income_data = pro.income(ts_code=ts_code, start_date='20180101', end_date='20211231')
if income_data[income_data.report_type == '1'].iloc[-1]['n_income'] < 0:
continue
good_list.append(ts_code)
return good_list
good_stocks = get_good_stocks()
print(good_stocks)
## 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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