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，挑选周线红柱的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要侧重于挑选趋势向上、市场表现较好的股票。周线红柱是技术面指标中的一种，通过判断周线上的红色柱子来识别当前市场趋势。但是，某些技术指标有可能会受到市场情绪或者其他因素的影响，需要注意和其他指标综合考虑。
有何风险？
忽略了公司的基本面和长期前景，可能会选出某些假象。此外，在用技术指标选股时，假如市场出现持续反弹的走向，可能会出现一些过热的风险。
如何优化？
可以结合多种因素进行选股，综合考虑这些因素，包括但不限于基本面、技术面、市场情绪等指标。比如在选择周线红柱时，可以考虑其他技术指标的综合利用，如MACD、KDJ等等，综合比对加强效果。
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，综合技术面和基本面，选出周线红柱比例高、市场表现稳定较好的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(HSL >= 0.03 AND HSL <= 0.12 AND CIRC_MV <= 100000000 AND N_INCOME > 0 AND COLORMTBARS(CLOSE, VARS:MTBAR=20, VARS:MTWIDTH=2, VARS:METHOD=3)<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='20200101', end_date='20211231')
if income_data[income_data.report_type == '1'].iloc[-1]['n_income'] < 0:
continue
# 判断是否周线红柱
quote_data = pro.query('daily', ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='20220228', fields='ts_code, trade_date, close')
MT = quote_data['close'].rolling(window=20).apply(lambda x: (x[-1] - x.mean()) / x.std(), raw=False).dropna()
MT_MA = MT.rolling(window=3).mean()
if (MT.iloc[-1] > MT_MA.iloc[-1]) and (MT.iloc[-2] < MT_MA.iloc[-2]):
good_list.append({
'ts_code': ts_code,
'name': stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0]['name'],
'industry': stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0]['industry'],
'market': stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0]['market'],
})
good_stocks = pd.DataFrame(good_list)
return good_stocks
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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