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PE>0的个股进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑股票的估值水平，通过选择PE>0的公司，在保证公司无亏损的情况下，选出估值合理的公司作为投资对象。可以避免选中过度低估的公司，但仍然存在未考虑公司基本面情况及市场行情因素的缺陷，需要对选股逻辑进行修正。
有何风险？
该选股逻辑过于单一，只考虑了估值的因素，忽略了公司基本面情况及市场行情的影响。此外，选股的条件过于宽泛，可能会选中盈利能力并不理想的公司，存在一定的投资风险。
如何优化？
在考虑估值的基础上，加入公司盈利能力、成长性、经营状况、市场竞争力等多个指标的综合考虑，筛选出符合条件的股票，综合考虑市值、换手率、股票市场表现等因素，提供更加全面的投资建议。
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，挑选PE>0的个股进行投资，并在此基础上，兼顾公司的经营状况、盈利能力、成长性、市场竞争力等因素的综合考虑，进一步规范选股策略，以保证资金的安全及长期的盈利。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(SHELL = 0 AND TBD = 0 AND YDNZ < 1.0 AND HSL >= 0.03 AND HSL <= 0.12 AND CIRCMV <= 10000000000 AND PE > 0)
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
# 判断该股票的市值和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, turnover_rate')
if market_data[market_data['circ_mv'] > 10000000000].empty or 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PE值是否大于0
basic_data = pro.query('daily_basic', ts_code=ts_code, start_date='20220218', end_date='20220218', fields='pe')
if basic_data[basic_data['pe'] <= 0].empty:
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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