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股中选择换手率在2%~9%之间的股票。
选股逻辑分析
此选股策略过滤了亏损企业，并对市值和换手率的范围进行了限制，更加注重股票交易特征上的表现和趋势。适用于寻找中短期投机机会，相比之前加入了换手率的限制，更能把握市场走势。
有何风险？
此选股逻辑依旧忽略了公司的基本面和财务特征等其他重要特征，可能会存在所选股票不具备良好的发展前景和可持续性。同时，仅仅依靠单一的换手率指标来筛选股票，可能会忽略一些有潜力的股票。
如何优化？
可以在原有选股逻辑的基础上，加入更多的公司财务指标和特征，同时结合技术指标和趋势线等技术分析工具，更加全面和多角度的考虑股票的表现和趋势。同时，需要注意市场热度和资金流向等因素，以便更全面的衡量股票的可能表现和走势。
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股中选择换手率在2%~9%之间的股票，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 >= 0.02 AND HSL <= 0.09 AND CIRCMV <= 10000000000 AND MARKET in ('深交所主板', '上交所主板') AND PCT_CHG > 0) ORDER BY HSL 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'] < 0.02) | (market_data['turnover_rate'] > 0.09)].empty:
continue
# 判断该股票是否上涨
price_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220215', end_date='20220218', fields='pct_chg')
if price_data[price_data['pct_chg'] <= 0].empty:
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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