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股中选择股票，并且20日均线大于120日均线。
选股逻辑分析
该选股逻辑是在基本条件筛选的基础上，增加了股票价格走势的技术指标，即20日均线大于120日均线。这是为了从价格走势的角度考虑股票在短期和长期的表现，同时符合基本面条件并且价格趋势向上的股票更有可能获得高收益。但是，该选股逻辑依然有技术面因素的影响，价格走势不仅与基本面有关，同时也受到市场情况、政策等多种因素的影响。
有何风险？
该选股逻辑存在股票的价格波动较大，具有一定的风险。另外，只考虑20日均线大于120日均线也不能完全反映股票的趋势。而且，该选股逻辑仍然会受到基本面数据和行业、公司不确定性的影响。
如何优化？
可以将技术指标与基本面指标相结合，综合分析选股股票的趋势和潜力，并考虑行业景气度、政策等多因素。同时，对于技术指标的选取也要更加严谨，采用多种指标相结合的方式，减少单一指标的影响。
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股中选择股票，并在此基础上，从技术指标和基本面两方面考虑，筛选出符合条件且具有长期投资价值的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：((MA20 > MA120) AND TBD = 0 AND YDNZ < 1.0 AND HSL >= 0.03 AND HSL <= 0.12 AND CIRCMV <= 10000000000 AND MARKET in ('深交所主板')) ORDER BY GPJD DESC
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()
# 获取股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, market, list_date')
for ts_code in stock_list['ts_code']:
# 判断该股票是否亏损
income_data = pro.income(ts_code=ts_code, start_date='20190101', end_date='20211231')
if income_data[income_data.report_type == '1'].iloc[-1]['n_income'] < 0:
continue
# 判断该股票的市值、换手率是否符合条件
market_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20220215', end_date='20220218', fields='ts_code, circ_mv, total_mv, turnover_rate')
if market_data[market_data['circ_mv'] > 10000000000].empty:
continue
if market_data[market_data['turnover_rate'] < 0.03].empty or market_data[market_data['turnover_rate'] > 0.12].empty:
continue
# 判断该股票的均线是否符合条件
ma_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220218', fields='ts_code, trade_date, close')
ma_data['ma20'] = ma_data['close'].rolling(20).mean()
ma_data['ma120'] = ma_data['close'].rolling(120).mean()
if ma_data[ma_data['ma20'] <= ma_data['ma120']].empty:
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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