问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：选择10日涨幅大于0小于35、换手率在3%-12%、上市年份为2021年的股票。
选股逻辑分析
该选股策略基于市场热点和技术分析，选择10日涨幅大于0小于35的股票，同时限制换手率在3%-12%以内，降低市场波动的风险，并以2021年为时间窗口，以捕捉近期市场动态。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、过于依赖技术指标，选股效果可能不稳定；2、忽略公司基本面和市场整体趋势等其他重要因素的影响，选股策略的可预测性较为有限；3、过于依赖近期股价表现，难以捕捉长期优质股票。
如何优化？
可以结合公司基本面和市场整体趋势等综合因素，提高选股策略的可靠性和稳定性。同时，可以加入其他技术指标，如MACD、KDJ等，以提高选股的准确性和效果。
最终的选股逻辑
选择10日涨幅大于0小于35、换手率在3%-12%、上市年份为2021年的股票。
同花顺指标公式代码参考
10日涨幅大于0小于35并且换手率在3%-12%以内
CXBZ=="" and DATE=当日 and (CHANGE > 0 and CHANGE < 35) and (TURN > 3 and TURN < 12) and IPO_YEAR == 2021
Python代码参考
import pandas as pd
import datetime
from pytdx.hq import TdxHq_API
from pytdx.util.best_ip import select_best_ip
# 初始化TdxHq_API()并获取最优IP
api = TdxHq_API()
ip = select_best_ip('tdx')
def get_stock_list(api):
# 遍历股票市场获取所有股票
dataList = []
for market in [0, 1]:
stock_list = api.get_security_list(market, 0)
results = [(stock['code'], pd.Timestamp(stock['ipo_date']).year, stock['ipo_year'], stock['ipo_price'],
stock['ipo_amount'], stock['ltgb'], stock['zy'], stock['zql'], stock['cxbz'], stock['lhb']) for stock in stock_list if
stock['code'][0] in ['0', '3'] and stock['market'] == 0 and stock['ipo_year'] == 2021]
dataList += results
return pd.DataFrame(dataList, columns=['stock_code', 'ipo_date', 'ipo_year', 'ipo_price', 'ipo_amount', 'ltgb', 'zy', 'zql', 'cxbz', 'lhb'])
def get_matched_stocks(api, stock_list):
# 筛选出符合条件的股票
yesterday = (datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d')
condition1 = (stock_list['zql'] >= 3) & (stock_list['zql'] <= 12)
data = api.get_index_bars(9, 4, stock_list['stock_code'].tolist(), yesterday, yesterday)
change = pd.DataFrame(data, columns=['stock_code', 'trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'vol', 'chg', 'ratio'])
change['chg'] = (change['close'] - change['open']) / change['open'] * 100
condition2 = (change['chg'] > 0) & (change['chg'] < 35)
matched_stocks = stock_list[condition1 & condition2]['stock_code'].tolist()
return matched_stocks
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(api)
#筛选符合条件的股票
matched_stocks = get_matched_stocks(api, stock_list)
#输出结果
print('下列股票符合选股策略：')
print(matched_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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
