问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35、今日上涨幅度大于1%的情况下，选择主板上市公司进行选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑在满足换手率和涨幅条件的基础上，加入了今日上涨幅度的限制，可以更好地筛选出当天表现好的股票。同时，对股票的壳资源、财务实力等因素没有进行考虑。
有何风险？
选股逻辑较为简单，忽略了更细致的股票分析，可能会选出并容易受市场波动影响的股票，导致风险高。
如何优化？
建立符合实际的选股策略模型，应该考虑更多指标，如股票PE、PB等常用指标，进行更细致地剖析。同时，加强市场情报监控、及时调整选股策略也是降低投资风险的关键措施。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35、今日上涨幅度大于1%的情况下，选取符合PE、PB等指标的主板上市公司进行选股。要综合考虑公司基本面、行业前景等因素，建立起全面而符合实际的选股逻辑。加强市场情报监控、及时调整选股策略也是降低投资风险的关键措施。
同花顺指标公式代码参考
用通达信实现这个策略，用到的条件如下：
(HS300 MAIN AND TURNOVER>0.03 AND TURNOVER<0.12 AND INCREASE>0 AND INCREASE<0.35 AND GZ>1)
其中HS300 MAIN表示选择主板股票，TURNOVER表示换手率，INCREASE表示10日涨幅，GZ表示今日上涨幅度。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票列表
def get_good_stocks(pro):
good_list = []
# 调用Tushare接口获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L')
# 匹配符合条件的股票
for i in range(len(data)):
ts_code = data.iloc[i]['ts_code']
daily_info = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210901', end_date='20211022')
finance_info = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code, start_date='20211231', end_date='20211231')
if finance_info['pb'].values[0] <= 1.5 and finance_info['pe'].values[0] <= 20 and ts_code[:3]!='688':
if daily_info[daily_info['pct_chg'] == -10].shape[0] >= 3:
if daily_info.iloc[-1]['pct_chg'] > 1:
good_list.append(ts_code)
return good_list
# 获取所有符合条件的股票
token = "your token"
pro = ts.pro_api(token)
good_stocks = get_good_stocks(pro)
# 计算符合条件的股票的市值和涨幅
result = []
for stock_code in good_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20211022', end_date='20211022')
result.append([stock_code, daily_data.iloc[-1]['market_cap'], (daily_data.iloc[-1]['close'] / daily_data.iloc[0]['close']) - 1, daily_data.iloc[-1]['pct_chg']])
# 排序，输出结果
df = pd.DataFrame(result, columns=['stock_code', 'market_cap', 'increase_rate', 'today_increase'])
df = df.sort_values(by='increase_rate', ascending=False)
print(df.head(10))
## 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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