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且非科创板的条件下，选股。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑到股票的基本面、趋势性和活跃度，筛选出有成长潜力、低风险的股票，规避科技板块的高风险。
有何风险？
该选股策略的风险在于，简单的活跃度和基本面指标难以全面反映公司的长期前景，存在盲区。同时，短期趋势的波动也可能会带来一定的误判和风险。
如何优化？
可以引入其他因素和指标，如盈利数据、估值数据和分析师评级数据等，以更全面和科学的方式选取股票。在风险管控上，要加强市场风险控制，定期评估和优化选股策略。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35且非科创板的条件下进行选股。加强对基本面和趋势性的分析和评估，引入盈利数据、估值数据和分析师评级数据等指标，提高选股准确性和全面性。在风险管控上，加强市场风险控制，定期评估和优化选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：
(TURNOVER>0.03 AND TURNOVER<0.12 AND INCREASE>0 AND INCREASE<0.35 AND MARKET!='创业板' AND MARKET!='科创板')
其中INCREASE表示10日涨幅，TURNOVER表示换手率，MARKET表示股票所属交易市场。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票列表
def get_good_stocks(pro):
good_list = []
# 调用Tushare接口获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L')
# 匹配满足条件的股票
for i in range(len(data)):
ts_code = data.iloc[i]['ts_code']
if ts_code[:2] != '60' and ts_code[:3] != '688':
daily_info = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210901', end_date='20211022')
if daily_info[daily_info['pct_chg'] == 10].shape[0] == 0:
turnover_ratio = daily_info[daily_info['turnover_rate'] > 0]['turnover_rate'].mean()
increase_rate = (daily_info.iloc[-1]['close'] / daily_info.iloc[0]['close']) - 1
if turnover_ratio >= 0.03 and turnover_ratio <= 0.12 and increase_rate >= 0 and increase_rate <= 0.35:
good_list.append(ts_code)
return good_list
# 获取所有符合条件的股票
token = "your token"
pro = ts.pro_api(token)
good_stocks = get_good_stocks(pro)
# 计算符合条件的股票的市值和涨幅
result = []
for stock_code in good_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20211022', end_date='20211022')
result.append([stock_code, daily_data.iloc[-1]['market_cap'], daily_data.iloc[-1]['close'] / daily_data.iloc[0]['close']])
# 排序，输出结果
df = pd.DataFrame(result, columns=['stock_code', 'market_cap', 'increase_rate'])
df = df.sort_values(by='increase_rate', ascending=False)
print(df.head(10))
## 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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