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、集中度70<20%的股票中选出符合条件的股票。
选股逻辑分析
相对于之前的逻辑，增加了集中度的限制条件，可以排除一些容易出现大涨大跌的个股。同时，将集中度限制为20%以下，对于个别大股东或机构的股票投资也进行了限制，使投资更安全稳健。但是，集中度并不能完全决定股票是否具备投资价值，且可能被个别大股东或机构进行操纵，需要更全面的风险控制和筛选。
有何风险？
集中度只是一种对股票投资者进行风险限制控制的手段，而并不能完全代表股票的投资价值和风险等多个方面，需要进行更加全面和细致的数据分析和预处理。
如何优化？
在原有基础上，可以考虑采用更加全面细致的数据预处理和分析方法，包括财务指标、市场指标和技术指标等，并结合量化模型，综合考虑多个市场、公司和投资者等方面的数据因素，以减少不必要或过多的风险和偏差。
最终的选股逻辑
在满足换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35的情况下，从集中度为70<20%的股票中选出符合条件的股票。在集中度的判定的同时，也要考虑其他指标，如交易量、价格走势、财务状况等，以综合判断股票的价值和风险。
同花顺指标公式代码参考
选股策略可能用到的指标包括：换手率、涨跌幅、市值、市盈率、市净率、资产质量、财务状况、经营能力和集中度等，请根据具体需求自行查询同花顺指标公式，并进行修改与适配。
Python代码参考
import tushare as ts
# 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,market_cap,pe,pb,float_share,total_share')['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='20211015', 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
# 筛选符合条件的股票
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20211020', end_date='20211020')
if daily_data.iloc[0]['close'] <= daily_data.iloc[0]['open'] or daily_data.iloc[0]['pct_chg'] not in range(0, 35):
continue
elif daily_data.iloc[0]['turnover_rate'] < 0.03 or daily_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 0.12:
continue
elif pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='market_cap').iloc[0]['market_cap'] < 2e8:
continue
elif (pro.stock_float(ts_code=ts_code, trade_date='20211020')['float_share'].iloc[0] / pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='total_share').iloc[0]) * 100 > 70 or (pro.stock_float(ts_code=ts_code, trade_date='20211020')['float_share'].iloc[0] / pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='total_share').iloc[0]) * 100 < 20:
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？
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