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，筛选机器人概念且流通市值小于100亿的股票。
选股逻辑分析
该选股策略组合了机器人概念和流通市值的过滤条件，寻找有意义的机器人市场的低总市值股票，进一步筛选出无亏损的企业，降低投资风险。
有何风险？
该策略忽略了公司的经营情况和财务状况，可能会错过一些表现较好但营收规模较小公司。
如何优化？
可以将机器人概念换成其他行业，同时加入其他市场因素，如公司盈利能力、营收增长率等基本面公式，以提升选股策略的可持续性和多样性。
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，加入机器人概念和流通市值小于100亿元的条件，筛选出经营状况良好、盈利能力强的股票。
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 GZ_GN like '%机器人%' ORDER BY WIN_RATIO DESC LIMIT 20
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='20200101', end_date='20211231')
if income_data[income_data.report_type == '1'].iloc[-1]['n_income'] < 0:
continue
# 判断该股票是否符合机器人概念和流通市值条件
if '机器人' not in stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0]['industry']:
continue
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'] > 100000000].empty:
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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