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，筛选昨天出现在龙虎榜的股票。
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，且重点关注昨日在龙虎榜中出现的个股，以期望捕捉到市场中的机会。
有何风险？
该选股策略侧重于重点关注昨日在龙虎榜中出现的股票，较容易被市场追捧，而忽略了其他潜力股，同时也可能出现短期热度，造成投资者的风险。此外，高换手率且市值较小的股票容易波动较大，可能会带来较大的风险。
如何优化？
可在保留筛选龙虎榜股票的基础上，加入其他的技术指标如均线、MACD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，筛选昨天出现在龙虎榜的股票，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 NOT EXISTS (SELECT 1 FROM LCYXYLHB WHERE (TDATE = '20220218' AND SYYWMC = '买入' AND SZZS_CODE = 'dfcf_atype_zs' AND TS_CODE = A.CODE))) 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
# 判断该股票是否出现在昨日的龙虎榜中
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20220218', fields='ts_code')
if ts_code in lhb_data['ts_code'].tolist():
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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