问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：在换手率为3%-12%、股票代码以60开头的股票中，选取2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的估值和成长性，选出的股票具有一定的可能性优于市场表现，具有一定可行性。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、该逻辑仅考虑了营收增长，可能忽略了其它重要因素；2、 选股结果可能受到市场波动和宏观因素干扰；3、换手率相对较小，可能会影响选出股票数量和涨幅。
如何优化？
建议在选股逻辑中引入更多的因素（如证券分析师评级、股价波动等）综合考虑，同时在策略实施时加入风险控制措施，避免影响投资收益。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头的股票中，选取2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，在筛选出的股票中，选取2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
def get_stock_list(pro):
#获取股票列表
stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname')
stock_info = stock_info[stock_info['ts_code'].str.startswith('60')] #筛选出股票代码以60开头的股票
return stock_info
def get_revenue_growth(stock_list, api):
#获取2021年营收/2018年营收
revenue_growth_list = []
for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
income = api.income(ts_code=stock_code, start_date='20180101', end_date='20211231')
if income.empty or income[income['end_date'] == '20211231'].empty or income[income['end_date'] == '20181231'].empty:
continue
revenue_2021 = income[income['end_date'] == '20211231']['total_revenue'].iloc[0]
revenue_2018 = income[income['end_date'] == '20181231']['total_revenue'].iloc[0]
if revenue_2021 / revenue_2018 > 1.1:
revenue_growth_list.append({'ts_code': stock_code, 'revenue_growth_rate': revenue_2021 / revenue_2018})
revenue_growth_df = pd.DataFrame(revenue_growth_list)
return revenue_growth_df.sort_values(by='revenue_growth_rate', ascending=False)['ts_code'].tolist()
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取2021年营收/2018年营收
revenue_growth_stocks = get_revenue_growth(stock_list, pro)
#输出结果
print("下列股票按照2021年营收/2018年营收排序：")
print(revenue_growth_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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