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、昨天换手率大于8%的情况下选出符合条件的股票。
选股逻辑分析
选股逻辑在换手率和涨幅方面设置了限制条件，同时通过昨天的换手率筛选出具有高流动性的股票。这种选股策略能够筛选出投资机会较多、且风险较小的股票，但同时也可能忽略了其他重要因素，如热门板块和公司基本面的数据等。
有何风险？
选股逻辑未考虑公司基本面等其他重要因素，可能使得筛选出的股票无法拥有合理的投资价值和业绩成长性，存在较大的风险。
如何优化？
可将选股策略与公司基本面等其他因素相结合，增强选股的全面性和准确性。同时也可以结合机器学习和深度学习等方法，构建更加复杂的选股模型，帮助投资者更好地把握股票走势。
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、昨天换手率大于8%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
import datetime
# 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='20211026', 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[-2]['turnover_rate'] < 0.08:
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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