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，选取连续3天以上大单净量大于0.05的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要是在基本筛选条件上加入了大单净量的条件，寻找被大量资金关注和买入的股票，具有一定的市场热度和涨升空间。
有何风险？
选股策略仅关注股票交易数据，而没有考虑公司经营状况、财务报表等基本面因素的影响，存在选股过于片面的风险。同时，大单净量也受到市场行情、资金面等多方面因素的影响，需要谨慎选择合适的标准。
如何优化？
应该根据股票的基本面因素和行业竞争情况，辅助分析大单净量的背后，理性评估股票价值，增强筛选选股的准确性。同时，也需要根据市场形势、资金流向、机构动向等因素灵活调整大单净量的标准，以及考虑在不同市场环境下采用不同的选股策略。
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，选取连续3天以上大单净量大于0.05的股票进行投资，并在这个基础上，加强对公司经营状况、财务状况、市场竞争、行业政策等关键因素的综合考虑，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 MBRG > 0 AND QRT > 0 AND YOYEPS_BASIC > 0 AND LARGETRADE_VOL > 0.05 AND REF(LARGETRADE_VOL,1) > 0.05 AND REF(LARGETRADE_VOL,2) > 0.05)
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='20220220', end_date='20220222', fields='ts_code, circ_mv, turnover_rate, trade_date')
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
holder_data = pro.top10_holders(ts_code=ts_code, start_date='20220201', end_date='20220228')
if holder_data.empty or holder_data.iloc[0]['large_trade_vol'] <= 0.05 or holder_data.iloc[1]['large_trade_vol'] <= 0.05 or holder_data.iloc[2]['large_trade_vol'] <= 0.05:
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
