问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、上市年份为2021年、2019年分红比例大于25%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略注重选择换手率、上市年份和分红比例等基本面因素，可以为投资者提供一定的分红收益和投资价值。但是，仅考虑单一因素会导致投资组合过于集中或选择的公司质量不高，因此需要综合考虑多个因素。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、可能过度依赖历史数据而忽略新的市场变化；2、股票分红比例可能随时发生变化，该策略仅考虑了2019年数据，可能存在选择落后的股票的风险。
如何优化？
可以引入其他基本面因素，如市盈率、市净率、营业收入等，以及技术面因素，如均线、相对强弱指标等，综合考虑多个因素，提高投资组合的多样性和股票质量。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、上市年份为2021年、2019年分红比例大于25%的股票。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略中，涉及到股票分红比例的筛选条件，通达信中可用DIVR函数构建指标，公式如下：
DIVR(2019, 4)
其中，2019为分红年份，4为每股派发的分红数。
python代码参考
import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API
from pytdx.util.best_ip import select_best_ip
api = TdxHq_API()
ip = select_best_ip('tdx')
def get_stock_list(api):
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_price'], stock['ipo_amount'], stock['volunit'] * 100) for stock in stock_list if stock['code'][0] in ['0', '3', '6']]
dataList += results
return pd.DataFrame(dataList, columns=['stock_code','ipo_year','ipo_price','ipo_amount','vol'])
stock_list = get_stock_list(api)
# 获取符合条件的股票列表
quote_list = api.get_security_quotes([(0, '000001'),(1, '399001')])
pct_changes = pd.Series([quote_list[0]['last_close']] + [x['price'] for x in quote_list[1]])
pct_changes = (pct_changes - pct_changes.shift(1)) / pct_changes.shift(1)
pct_changes = pct_changes[1:]
matched_stocks = list(pct_changes[pct_changes <= -0.10].index)
matched_stocks = [x+'.SH' if x.endswith('S') else x+'.SZ' for x in matched_stocks]
result = pd.DataFrame({'stock_code':matched_stocks})
result = pd.merge(result, stock_list, on=['stock_code'])
# 获取分红数据
dividend_data = api.get_company_info_category(0, '600000.SH', 0)
low_dividend_stocks = [item['code'] for item in dividend_data if item['div_2019'] <= 0.25]
# 符合条件
final_result = result[(result['ipo_year']==2021) & (result['vol']>=300) & ~(result['stock_code'].isin(low_dividend_stocks))]
# 输出结果
print('下列股票符合选股策略：')
print(final_result)
## 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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