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MA5金叉MA10的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从股票价格的趋势角度出发，选取具有良好价格趋势的股票进行投资。MA5金叉MA10，意味着股票价格涨势强烈，长期投资收益性更好。
有何风险？
该选股逻辑主要基于价格趋势的分析，忽略公司的经营状况、盈利能力、竞争力等因素，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MA5金叉MA10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 CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)))
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')
# 选取符合条件的股票
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='20180101', 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, 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MA5是否金叉MA10
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220218', fields='ts_code, trade_date, close')
daily_data['ma5'] = daily_data['close'].rolling(window=5).mean()
daily_data['ma10'] = daily_data['close'].rolling(window=10).mean()
if daily_data.dropna().iloc[-1]['ma5'] < daily_data.dropna().iloc[-1]['ma10']:
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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