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的A股中，选反包股票。
选股逻辑分析
反包指的是A股中融资余额和融券余额同时下降的情况，反映出市场集体谨慎情绪，可能是下跌的前提或信号。该选股逻辑侧重于市场情绪的利用，可以进行风险较小的多方投资。
有何风险？
反包股票的表现受到市场情绪的影响较大，存在短期风险。而长期来看，企业基本面和行业趋势才是真正决定股票涨跌的关键因素，只依靠情绪来选择股票，可能无法获取持续稳定的收益。
如何优化？
可加入多种数据辅助筛选，如PE、PB、ROE、EPS等财务因素，可补全内部数据的不足，从而提高每次参考结果的准确性。同时，需要基于大数据的统计优势，进行动态调整，将选股逻辑进行各种结合和变化，提高其应对各式不同情况的整体效力。
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A股中，按照反包情况进行筛选，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和行业为主要考虑因素。
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')['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
# 筛选符合条件的股票
margin_data = pro.margin_detail(ts_code=ts_code, trade_date='20211231')
if len(margin_data) != 2 or margin_data['rzye'].iloc[0] <= margin_data['rzye'].iloc[1] or margin_data['rqye'].iloc[0] <= margin_data['rqye'].iloc[1]: # 筛选反包股票
continue
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
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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