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、昨日成交额大于6千万。
选股逻辑分析
该选股策略注重选择换手率、上市年份和成交额等基本面因素，能够提高选出符合条件的股票质量。但是，该策略并不能保证股票的持续性表现，需要及时调整投资组合。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、流动性不足，存在滞涨或滞跌的可能；2、可能过度依赖基本面因素，而忽略了技术面因素。
如何优化？
可以加入技术指标，结合基本面和技术面进行综合考虑，提高投资的可持续性和稳健性。同时，应严格控制仓位，避免风险和亏损。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、上市年份为2021年、昨日成交额大于6千万的股票。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略中，涉及到成交额的筛选条件，具体的指标公式如下：
昨日成交额 = close（收盘价）* volume（成交量）
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['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','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'])
# 获取昨日成交金额
market_map = {'SH': 1, 'SZ': 0}
result['market_type'] = result['stock_code'].apply(lambda x: market_map[x.split('.')[1]])
result['yesterday_amount'] = result['stock_code'].apply(lambda x: api.get_security_quotes([(market_map[x.split('.')[1]], x)])['amount'][0] / 10000)
# 符合条件
final_result = result[(result['ipo_year']==2021) & (result['vol']>=300) & (result['yesterday_amount']>=600)]
# 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
