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股中选择大单净量排名前列的股票。
选股逻辑分析
此选股策略主要关注股票市场表现和交易量特征，适用于寻找短期投机机会。选股策略较为简单直接，容易进行选股操作。
有何风险？
此选股逻辑忽略了公司的基本面和财务特征等其他重要特征，可能会造成选择出不具备良好股权结构和可持续发展性的企业，从而导致在长期投资中的风险。
如何优化？
可以在原有选股逻辑的基础上，引入更多的公司财务指标和特征，以更全面和多角度的方式进行股票的筛选。同时可以考虑加入相对估值和未来增长预期等因素，让选股策略更加全面和有针对性。
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股中选择大单净量排名前列的股票，同时，综合考虑股票的业绩、财务指标、市场表现和估值等多方面因素，构建更稳定可靠的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(HSL >= 0.03 AND HSL <= 0.12 AND CIRCMV <= 10000000000 AND MARKET in ('深交所主板', '上交所主板') AND DDJL > 0) ORDER BY DDJL 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
# 判断该股票大单净量是否排名前列
moneyflow_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date='20220218', end_date='20220218', fields='buy_sm_vol, sell_sm_vol, buy_md_vol, sell_md_vol, buy_lg_vol, sell_lg_vol')
net_big_flow = (moneyflow_data['buy_lg_vol'][0] - moneyflow_data['sell_lg_vol'][0]) / 100000000
if net_big_flow < moneyflow_data['buy_lg_vol'].sum() / 100000000 - moneyflow_data['sell_lg_vol'].sum() / 100000000:
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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