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、外盘/内盘大于1.3的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要从换手率和流动性角度筛选标的，同时增加了上市时间的限制条件，从而减少选择的范围和过高估计一些新股的增长前景的可能性。优势为简单有效，相对于前一个选股策略减少了市场交易信号的作用和动量策略相关的技术指标。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：1、忽略了市场趋势、公司财务等因素的影响；2、只考虑了股票自身流动性的因素和内外盘的比例，没有充分考虑市场交易行情可能对选股策略产生影响。
如何优化？
可以在基本面上加入市盈率、市净率等指标，以丰富选股信息。也可以结合市场整体走势进行选择，例如增加市场交易信号的条件，比如通过技术指标结合股票走势预测未来市场行情。
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、外盘/内盘大于1.3的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标代码：
板块:SELECT(SECU_MARKET IN ("001", "003")) > 0;
内盘:VOL * BUY / 100000000;
外盘:VOL * SELL / 100000000;
内外盘比例:外盘 / 内盘;
ZT:(TURN / CAPITAL_TODAY) >= 0.03 AND (TURN / CAPITAL_TODAY) <= 0.12;
SORT_LIST:SINCE(1) = 1 AND ZT AND 板块 AND 内外盘比例 > 1.3;
SORT_BY_DESC(SORT_LIST);
SELECTED:=SORT_LIST;
python代码参考
import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API
from pytdx.util.best_ip import select_best_ip
import datetime as dt
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)
today = dt.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
yesterday = (dt.datetime.today()-dt.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
threshold = 1.3
# 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:
q_data = api.get_finance_info(0, stock_code)
if pd.Timestamp(q_data.iloc[0]['ipo_date']).year >= 2021:
k_data = api.get_security_bars(9, 0, stock_code, 0, 1)
v_data = api.get_history_volume_price_data(0, stock_code, start_date=yesterday, end_date=today)
vol_buy = v_data['buy_vol'].sum()
vol_sell = v_data['sell_vol'].sum()
if vol_sell > vol_buy and vol_sell / vol_buy >= threshold:
if (v_data['amount'].sum() / v_data['capitalization'].iloc[-1]) >= 0.03 and (v_data['amount'].sum() / v_data['capitalization'].iloc[-1]) <= 0.12:
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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