问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%, KDJ刚形成金叉, PE>0。
选股逻辑分析
该选股策略在流动性、趋势和估值三个方面进行选股。流动性方面选出换手率较高的股票，趋势方面通过KDJ指标的金叉确认股票处于上涨趋势。估值方面选出PE>0的公司，从而筛选出基本面较为健康的股票。
有何风险？
该选股策略虽然引入了基本面因素，但仍然过度依赖于股票价格走势和市场情绪，而忽略了行业风险、经济和政策变化等其他因素的影响。同时，该选股策略对于PE>0的要求过于宽松，可能会选出企业财务状况不良的股票。另外，由于KDJ指标的局限性，也存在市场波动可能导致股票的假金叉等风险。
如何优化？
该选股策略可以考虑引入其他基本面因素，如市盈率变化率、净利润增长率等，以更全面地考量企业财务状况。在流动性方面可以考虑引入资金流入、成交量等指标来更好衡量股票的市场表现。另外，应该加入风控机制，如止损或动态调整持仓比例等，以保证投资风险可控。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%, KDJ刚形成金叉, PE>0。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式代码：
TURNOVER_RATIO >= 0.03 AND TURNOVER_RATIO <= 0.12
AND KDJ_CROSS(0,1)
AND PE > 0
python代码参考
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from pytdx.hq import TdxHq_API
# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
# 所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(1, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])
# 获取A股财报数据
selected_stocks = []
for code in df_stocks['code']:
stock_k_data = api.get_k_data(code, 'D')
stock_info = api.get_finance_info(code)
if stock_k_data is not None and len(stock_k_data) > 1\
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) >= 0.03\
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) <= 0.12\
and stock_k_data['kdjj'].iloc[-2] < stock_k_data['kdjj'].iloc[-1]\
and stock_info['pe'] > 0:
selected_stocks.append({'code': code, 'name': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0],
'market_type': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0],
'turnover_ratio': stock_k_data['turnover_ratio'].iloc[-1],
'pe_ratio': stock_info['pe']})
selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by=['turnover_ratio'], ascending=False).head(n)
# 断开连接
api.disconnect()
## 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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