问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、10日涨幅大于0小于35、9点25分涨幅小于6%的情况下选出符合条件的股票。
选股逻辑分析
选股逻辑将换手率和涨幅作为主要限制条件，同时在9点25分时限定了涨幅不过高的范围，筛选出趋势稳定、流动性充足、波动性适中的股票。这种选股策略相对稳健，但是仍存在选股维度狭窄、风险掌握不全面的问题。
有何风险？
选股策略忽略了其他重要因素如公司基本面数据和市场热点板块等信息，存在数据局限，导致选出股票的可借性和投资价值受到限制。
如何优化？
可以将涨幅、换手率和时间因素与其他指标（如市盈率、市净率、ROE等）结合，构建更全面的选股逻辑；或者结合机器学习和深度学习等方法进行模型训练和预测，提高选股的稳定性和准确性。
最终的选股逻辑
选出满足换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35、9点25分涨幅小于6%的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 涨幅：(OPEN()-REF(CLOSE(), 1))/REF(CLOSE(), 1)*100
- 换手率：VOL()/CIRCSK_TODAY()
Python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_good_stocks():
good_list = []
# 获取正常股票
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,industry,mkt_cap_ard,list_date,circ_mv')['ts_code']
for ts_code in stock_list:
if ts_code.startswith('300') or ts_code.startswith('688'): # 筛选创业板和科创板股票
continue
elif pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20211001', end_date='20211020').empty: # 筛选数据存在日期
continue
elif pro.namechange(ts_code=ts_code) and pro.namechange(ts_code=ts_code)['name'].iloc[0].find('ST') >= 0: # 筛选非ST股票
continue
elif (time.time() - time.mktime(time.strptime(str(pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='list_date').iloc[0]['list_date']), "%Y%m%d"))) / (365*24*60*60) < 1: # 筛选上市时间大于一年的股票
continue
elif pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='circ_mv').iloc[0]['circ_mv'] < 1e10:
continue
# 筛选符合条件的股票
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20211020', end_date='20211030')
if daily_data.empty:
continue
elif daily_data.iloc[-1]['pct_chg'] not in range(0, 35):
continue
elif daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 0.03 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 0.12:
continue
elif daily_data.iloc[0]['pct_chg'] > 6:
continue
else:
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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