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%、剔除昨日涨停、上市年份为2021年的股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样考虑了市场的流动性，选择了换手率在3%~12%之间的股票；同时，剔除昨日涨停，以此减少投机性炒作的影响；加入了以2021年为基准的上市时间，以此限制股票流通市值，筛选处适合选股策略的标的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、短期涨停并不一定说明该股票存在潜藏价值，可能存在投机炒作现象；2、剔除昨日涨停可能会错过一些具有持续走势的潜在优质股票；3、过分关注上市时间基准，有可能错过部分具有潜力的公司股票。
如何优化？
可以加入更多的指标，如市盈率、市净率等，从基本面的角度来考虑是否具有价值；另外，可以加入技术指标，如均线、RSI等，筛选出符合策略的股票。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、剔除昨日涨停、上市年份为2021年的股票。
同花顺指标公式代码参考
选择换手率在3%-12%、剔除昨日涨停、上市年份为2021年的股票：
CXBZ == '' and SUBSTR(CODE,1,1) not in ('I','7') AND HSL >= 3 AND HSL <= 12 AND SUBSTR(CODE,1,3) not in ('300','688') and TDXRT_RISESTOPED(0)==0 and GSDM >= 20210000;
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'], stock['jlr'], stock['pe']) for stock in stock_list if
stock['code'][0] in ['0', '3'] and stock['market'] != 43]
dataList += results
return pd.DataFrame(dataList, columns=['stock_code', 'ipo_date', 'ipo_year', 'ipo_price', 'ipo_amount', 'ltgb', 'zy', 'zql', 'cxbz', 'lhb', 'jlr', 'pe'])
def get_matched_stocks(api, stock_list):
# 筛选出符合条件的股票
matched_stocks = []
for stock_code in stock_list['stock_code'].tolist():
if api.get_security_quotes([(1, stock_code)])['data'][0]['rise_stop'] == 0:
k_data = api.get_k_data(stock_code)
if 3 <= k_data.iloc[-1]['turnover_rate'] <= 12:
matched_stocks.append(stock_code)
return matched_stocks
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(api)
#筛选出符合条件的股票
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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