(supermind策略)换手率3%-12%、2021年、买一量_卖一量

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、上市时间为2021年，且买一量大于卖一量的股票。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑了股票的交易量，筛选出具备一定交易活跃度的股票，同时相对于只考虑换手率和上市时间的选股策略，更注重了选股对象的交易量情况。

有何风险？

该选股策略可能过于注重交易活跃度，忽略了其他因素对股票价格的影响，如市场整体走势、宏观经济因素、股票流通性等因素。同时，买一量大于卖一量并不代表此时该股票正处于买方市场，需要注意风险管理。

如何优化？

可以考虑增加对其他因素的分析，例如股票的市场表现、宏观经济走势等；同时可以从不同角度切入分析股票的交易量，如分析委托量和成交量的比值等，并对选股策略进行不断研究和优化。

最终的选股逻辑

选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、上市时间为2021年，买一量大于卖一量的股票。

同花顺指标公式代码参考

通达信指标代码：

INDATE(YEAR(DATE))=2021;
CONDITION:=B1V > S1V AND (HIGH == LOW == OPEN == CLOSE);
SORT_LIST:=IF(CONDITION,1,0);
SORT_BY_DESC(SORT_LIST); 
SELECTED:=CONDITION;

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'], 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','vol'])

stock_list = get_stock_list(api)

# 得到2021年数据
data = api.get_security_bars(9, 0, "000001", 0, 10)
startDate = int(data[-1]['datetime'])
startYear = startDate // 10000 # 开始年份
periods = 2021 - startYear # 数据期数

# 逐个股票地进行选股策略
condition_list = []
for i in range(len(stock_list)):
    stock_code = stock_list.loc[i,'stock_code']
    try:
        stock_info = api.get_security_quotes([(0, stock_code), (1, stock_code)])
        b1v = stock_info[0]['b1_v']
        s1v = stock_info[0]['s1_v']
        if b1v > s1v:
            k_day_data = api.get_security_bars(9, 0, stock_code, startDate-1, 10*periods)
            high = [x['high'] for x in k_day_data]
            low = [x['low'] for x in k_day_data]
            open = [x['open'] for x in k_day_data]
            close = [x['close'] for x in k_day_data]
            if high == low == open == close:
                condition_list.append(stock_code)
    except:
        pass

# 根据成交量选取符合条件的股票
result = pd.DataFrame(condition_list, columns=['stock_code'])
result = pd.merge(result, stock_list, on=['stock_code'])
result = result[result.vol >= 20000]
result = result[result.vol <= 1000000]

#输出结果
print('下列股票符合选股策略：')
print(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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        ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)

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