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、除北京A股外的A股中，选出合适的股票。
选股逻辑分析
此选股逻辑相较于第一题加入了筛选北京A股的条件，降低了地域风险。此外，筛选条件与第一题保持一致，仍较为注重企业基本面，考虑了市场表现、市值等方面因素。
有何风险？
此选股逻辑仍存在较大主观性，未采用更多的财务指标进行辅助分析，过于简单。且筛选条件较为局限，对于市场风格转换等情况，可能会造成选股效果不够稳定，存在风险。
如何优化？
可加入更多的财务指标进行辅助分析，如企业的净利润增长率、负债率等数据指标，同时结合市值情况，进行量化分析，提高筛选效果的精准性和科学性。同时，在股票池的范围上，可以增加其他因素，如行业板块作为筛选条件，更好地进行选股。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、10日涨幅大于0小于35的除北京A股外的A股中，按照企业的净利润增长率和市值进行综合筛选，选出合适的股票。
同花顺指标公式代码参考
无特定技术指标要求，该逻辑依旧以企业基本面为主要考虑因素，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='', list_status='L', fields='ts_code,mkt_cap_ard,province')['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: # 筛选非ST股票
continue
elif pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code)['province'].iloc[0] == '北京': # 筛选除北京外的A股
continue
# 筛选符合条件的股票
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='20211231')
if daily_data.empty:
continue
elif daily_data.iloc[-1]['pct_chg'] not in range(0, 35):
continue
elif daily_data.iloc[-11:-1]['pct_chg'].apply(lambda x: x > 0).sum() != 10:
continue
elif daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 0.03 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 0.12:
continue
company_data = pro.income(ts_code=ts_code, start_date='20160101', end_date='20211231')
if company_data.empty:
continue
elif company_data.iloc[-1]['n_income'] < company_data.iloc[-5]['n_income']: # 筛选净利润增长
continue
elif pro.daily_basic(ts_code=ts_code, trade_date='20211231', fields='total_mv')['total_mv'].iloc[0] > 1000000: # 筛选市值在100亿以内
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。
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