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,归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%。
选股逻辑分析
该选股策略考虑到了股票的活跃度、技术指标和基本面三方面因素。考虑股票流动性，通过换手率筛选出活跃度高的股票。通过KDJ技术指标，判断股票是否处于上涨趋势中。最后，结合归属母公司股东的净利润(同比增长率)，综合考虑公司基本面因素。
有何风险？
该选股策略虽然考虑到了股票的流动性、技术指标和基本面三方面因素，但是仍然存在一定的风险。首先，净利润增长率过高可能是公司短期内获利太高，而实际业绩并不具备长期可持续性。其次，忽略了公司基本面数据及行业内部因素，容易导致市场走势或行业走势对选股带来过大的影响。
如何优化？
该选股策略可以加入更多的关键指标，如市盈率、ROE、财务费用与收入比等综合评估基本面因素。可以通过引入机器学习方法建立更加准确的模型，在股票行情和基本面数据分析上进行更加深入的探究。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率大于等于3%且小于等于12%，KDJ金叉，归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%。
同花顺指标公式代码参考
通达信公式代码：
(TURNOVER_RATIO>=0.03 AND TURNOVER_RATIO<=0.12) AND KDJ_CROSS(0,1) AND NET_PROFIT_PARENT_COMPANY_GROWTH>0.2 AND NET_PROFIT_PARENT_COMPANY_GROWTH<=1
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')
if stock_k_data is not None and len(stock_k_data)>3 \
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_k_data['24_netprofit_parent'].iloc[-1]>stock_k_data['24_netprofit_parent'].iloc[-4]*1.2 \
and stock_k_data['24_netprofit_parent'].iloc[-1]<=stock_k_data['24_netprofit_parent'].iloc[-4]*1.0:
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],
'last_price':stock_k_data['close'].iloc[-1]})
selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by=['last_price'], 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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