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，选取昨日9:15匹配价跌停的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑挖掘昨日出现9:15匹配价跌停的股票，主要是寻找有价值但存在过渡波动的股票，以期待未来股价回升后的收益。
有何风险？
选股策略一味追求昨日匹配价跌停的个股，没有深入分析其基本面，容易过度依赖股价变动，而忽视公司金融数据、市场宏观经济、政策环境等因素对股价的影响，存在较高的风险。
如何优化？
应该在考虑股价波动情况的同时，结合公司的财务状况和市场整体性做出综合判断，加强基本面和市场因素的分析和建模，重视公司财务状况、前景、竞争状况、行业关键指标及政策环境等影响因素。在使用匹配价跌停选取股票的策略上，应该注重其价值属性与未来潜在增长空间的调查分析，如市场需求，股票价值走势，补仓预期，重大事件等，避免单纯追求过渡波动性而忽略股票的价值属性。
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，选取昨日出现9:15匹配价跌停的股票进行投资，并在此基础上，综合考虑市场因素和公司经营状况等关键因素，制定更全面、更科学的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(CIRCMV <= 10000000000 AND SHELL = 0 AND TBD = 0 AND low_limit = pre_close)
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()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code')['ts_code']
for ts_code in stock_list:
if pro.namechange(ts_code=ts_code) and pro.namechange(ts_code=ts_code)['name'].iloc[0].find('ST') >= 0: # 非ST股票
continue
market_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20220222', end_date='20220222', fields='ts_code, circ_mv, turnover_rate')
if market_data.empty or market_data.iloc[-1]['circ_mv'] > 10000000000 or market_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 0.03 or market_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 0.12:
continue
limit_data = pro.limit_list(ts_code=ts_code, trade_date='20220222')
if limit_data.empty or limit_data['down_limit'][0] != limit_data['pre_close'][0]:
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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