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，选取当日最大跌幅在-5%至-4%之间的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑从股票价格趋势的反弹角度出发，选取具有一定反弹潜力的股票进行投资。当日最大跌幅在-5%至-4%之间，也意味着在当天的交易中，该股票存在大量资金的买入，反弹的可能性相对较高。
有何风险？
该选股逻辑主要基于当日股票价格的涨跌进行分析，而忽略公司的经营状况、盈利能力、竞争力、流动性和风险等因素，存在盲目跟风、过度交易等风险。
如何优化？
应该兼顾公司的经营状况、盈利能力、竞争力、流动性和风险等因素，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，并将价格的涨跌趋势作为参考指标，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，选取当日最大跌幅在-5%至-4%之间的股票进行投资，并在这个基础上，兼顾公司的经营状况、盈利能力、竞争力、流动性和风险等因素，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 (LOWEST<=CLOSE0.96 AND LOWEST>=CLOSE0.95))
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()
# 选取当日最大跌幅在-5%至-4%之间的股票
trade_data = pro.daily(trade_date='20220223', fields='ts_code, trade_date, close, low, pct_chg')
stock_list = trade_data[(trade_data['pct_chg'] <= -4) & (trade_data['pct_chg'] > -5)]['ts_code'].tolist()
market_data = pro.daily_basic(ts_code='', 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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