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%的股票中，上市年份为2021年且20日均线大于120日均线的股票。
选股逻辑分析
该选股策略选取的是换手率适中、具有较强买入信号的股票中，上市时间较短的股票。通过20日均线大于120日均线，筛选出具有较强买入信号的股票，有助于提高选股的成功率。此外，筛选上市时间短的股票，有助于挖掘具有成长潜力的优质股票。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、过于追求短期均线交叉信号，可能会漏选潜力较大的股票；2、忽略了公司的未来发展潜力，无法准确评估公司的价值；3、仅仅着重于部分特定指标而忽略了股票的整体情况。
如何优化？
为了更全面地分析公司的内部情况和前景，可以加入其他指标，如PEG、ROE等指标，以有利于更全面的筛选符合要求的企业。此外，在短期均线交叉信号的基础上，可以结合股票的长期趋势，以更精细的方式来进行股票筛选。同时，应该在股票选择的过程中考虑一系列相关指标，如流动性、加权平均市值等。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%的股票中，上市年份为2021年且20日均线大于120日均线的股票。
同花顺指标公式代码参考
#20日均线指标：MA(C, 20)
MA(C, 20)
#120日均线指标：MA(C, 120)
MA(C, 120)
Python代码参考
import pandas as pd
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']) 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'])
def get_matched_stocks(api, stock_list):
#筛选出符合条件的股票
condition1 = (stock_list['ltgb'] >= 200000000)
condition2 = (stock_list['zql'] >= 3) & (stock_list['zql'] <= 12)
stock_codes = stock_list[condition1 & condition2]['stock_code'].tolist()
ma20 = api.get_security_quotes(stock_codes)['close'].rolling(20).mean()
ma120 = api.get_security_quotes(stock_codes)['close'].rolling(120).mean()
condition3 = (ma20 > ma120)
return stock_list[condition1 & condition2 & condition3]['stock_code'].tolist()
#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。
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