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，且前25天有涨停的情况下选出符合条件的股票。
选股逻辑分析
此选股逻辑综合考虑了市场热度和企业资讯研判，选择涨停的股票，即市场对该企业前景看好，同时结合换手率和涨幅来筛选股票，从市场表现良好的股票中选取。但是，这样的选股策略较为依赖市场反应，容易受到市场风险的影响。
有何风险？
此选股逻辑过于依赖市场热度和企业资讯，缺乏专业的量化指标，经常会出现盲目建仓，忽略股票的价值和风险。而且，股票涨停后往往存在调整，可能出现股价持续下跌的情况。
如何优化？
可以选择加入专业的财务指标，如盈利能力、财务健康度等方面，结合市场热度和企业资讯，从多个方面分析股票的价值和风险，提高选股策略的科学性和可靠性。
最终的选股逻辑
选出符合换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35，且前25天有涨停的股票。
同花顺指标公式代码参考
无特定技术指标要求，该逻辑只考虑换手率、涨幅、涨停日等基本情况，不需要技术指标公式。
Python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,mkt_cap_ard')['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 or pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='circ_mv').iloc[0]['circ_mv'] > 5.5e10: # 过滤小市值和大市值股票
continue
# 筛选符合条件的股票
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20211026', end_date='20211105')
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 not daily_data.between_time('09:30', '14:50', include_start=True, include_end=True)['pre_close'].apply(lambda x: round(1.1 * x, 2)).isin(daily_data.between_time('09:30', '14:50', include_start=True, include_end=True)['high']).any():
continue
elif not daily_data.between_time('09:30', '14:50', include_start=True, include_end=True)['high'].apply(lambda x: round(0.85 * x, 2)).isin(daily_data.between_time('09:30', '14:50', include_start=True, include_end=True)['low']).any():
continue
elif daily_data.iloc[0:25]['pct_chg'].apply(lambda x: x > 9 and x < 10).sum() == 0:
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
