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，筛选开盘价在十日线左右的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要从股票的换手率、市值、财务等角度筛选出基本面较好的股票，同时重点关注开盘价在十日线左右的股票，以期望捕捉到市场中的机会。
有何风险？
该选股策略过于依赖技术指标中的十日线，可能因为行情或个股具体情况的变更导致该指标对选股效果的不稳定或不准确。
如何优化？
可在保留筛选开盘价在十日线左右的基础上，加入其他的技术指标如动量指标、相对强弱指标等，进行更全面的股票细化筛选，同时加入公司基本面和财务数据等因素，进行更为全面和准确的选股。
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，筛选开盘价在十日线左右的股票，并且综合考虑公司基本面、市场表现以及其他技术指标，构建更全面和稳定的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(HSL >= 0.03 AND HSL <= 0.12 AND CIRC_MV <= 10000000000 AND O > REF(MA(CLOSE, 10), 1) AND O < MA(CLOSE, 10)) ORDER BY RAND()
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')
if market_data[market_data['circ_mv'] > 10000000000].empty:
continue
# 判断该股票开盘价是否符合条件
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220218', end_date='20220218')
if (daily_data['open'][0] < daily_data['close'].rolling(window=10).mean().iloc[-2]) or (
daily_data['open'][0] > daily_data['close'].rolling(window=10).mean().iloc[-1]):
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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