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，选取昨天连续涨停的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了技术分析和基本面分析，选取具备较好走势和良好基本面的股票。限制了市场参与度适中、市值规模适当的公司，同时避免了潜在的亏损的风险。筛选出昨天有良好涨势的股票，可以获得更高的收益，同时也具有风险控制的作用。
有何风险？
该选股逻辑主要依赖于技术分析，而技术分析具有一定的主观性，容易受到市场情绪和走势等影响。同时，该策略忽略了公司具体的业务状况、财务数据等基本面因素，只关注股价走势，因此需要做好风险控制和投资组合的分散。
如何优化？
除了考虑股价走势外，可以结合基本面因素，如财务数据、行业分析等综合分析公司。可以通过构建策略组合、控制投资比例和风险等方式，实现更加综合和有效的选股策略。
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，选取昨天连续涨停的股票，并结合基本面因素、控制风险，实现更加稳健的投资组合。
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 (REF(CLOSE, 1) == REF(MAX(CLOSE, 22), 1)))
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='20210101', end_date='20211231')
if income_data[income_data.report_type == '1'].iloc[-1]['n_income'] < 0:
continue
# 判断是否昨天连续涨停
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220131')
if (daily_data['pct_chg'] >= 9.9).rolling(2).sum().iloc[-1] != 2:
continue
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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