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%、上市年份为2021年、近一个月内有过涨停的股票。
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，加入了近期股票涨停的情况，以此挖掘出涨势较强的潜在热门股票。涨停意味着股票存在较为明显的热度，有可能说明该股票所处行业或市场受到市场的高度关注和追捧。
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、选股策略仅考虑了近期的涨停情况，放弃了过去的价格走势和基本面等指标；3、一些低市值小盘股由于市场资金量不足，可能不容易涨停，有可能被错过。
如何优化？
可以加入更多的指标，如波动率、跟踪股价的MA等，从多维度考虑该股票的热度和走势情况；另外，可以考虑引入基本面的分析指标，如公司营收、净利润，以判断其价值是否足够，更加全面准确地选择股票。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、上市年份为2021年、近一个月内有过涨停的股票。
同花顺指标公式代码参考
选择换手率在3%-12%、上市年份为2021年、近一个月内有过涨停的股票：
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 REF(TDXRT_RISESTOPED(0), 1) > 0;
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():
k_data = api.get_k_data(stock_code)
if (k_data['pct_chg'] > 9.8).sum() > 0:
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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