问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、K小于20，且2021年营收比2018年营收增长超过10% 的前提下，选股买入。
选股逻辑分析
该选股策略在前一个策略的基础上增加了企业营收增长的判断标准，选股时不仅考虑了股票的流动性和技术面等因素，同时加入了营收增长因素，更全面地考虑了公司的基本面情况。
此选股策略相较于之前的策略，更加关注股票的基本面，能够帮助我们更好地发掘有持续增长潜力的企业。
有何风险？
这种策略仍存在基本面评估准确性的风险，因为营收增长率不一定能准确反映公司赚取的利润，同时，营收数据可能受到财务造假等造成的误差影响。
如何优化？
可以在选择股票时，综合考虑公司财务状况、行业发展趋势、基本面分析、技术指标等因素，制定综合而完善的选股策略。同时，可以结合市场情绪等多种因素，对选股标准进行修正并保持灵活性。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、K小于20，且2021年营收比2018年营收增长超过10% 的前提下，选取满足条件的股票作为买入信号。同时，需结合公司财务状况、行业发展趋势、基本面分析和技术指标等因素进行多角度综合分析，制定综合而完善的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：SETPRICETYPE(1); VOLUME > 0 AND (K < 20)
(For年营收比较) Fiscal_year_2021/fundamentalData_vip.financial.report_data.last_year1_income_last>1.1 AND Fiscal_year_2018/fundamentalData_vip.financial.report_data.last_year4_income_first>1.0
选股结果：fml("SETPRICETYPE(1); VOLUME > 0 AND (K < 20) AND Fiscal_year_2021/fundamentalData_vip.financial.report_data.last_year1_income_last>1.1 AND Fiscal_year_2018/fundamentalData_vip.financial.report_data.last_year4_income_first>1.0", "close")
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
# 筛选好股票函数
def select_good_stocks():
# 换手率3%-12%
basic_info = ts.get_stock_basics()
good_stocks = basic_info[(basic_info['turnoverratio'] >= 3) & (basic_info['turnoverratio'] <= 12)]
# K小于20，2021年营收比2018年营收大于1.1
good_stocks = good_stocks[good_stocks['industry'] != '深圳主板']
good_stocks['2018年营收'] = ts.get_profit_statement('2018', 4)['total_revenue'].astype(float)
good_stocks['2021年营收'] = ts.get_profit_statement('2021', 1)['total_revenue'].astype(float)
good_stocks = good_stocks[(good_stocks['2021年营收'] / good_stocks['2018年营收'] >= 1.1)]
for stock in good_stocks.index.tolist():
# 判断K值是否小于20
df1 = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if df1.iloc[-1]['K'] >= 20:
good_stocks.drop([stock], inplace=True)
continue
return good_stocks
good_stocks = select_good_stocks()
print(good_stocks.head(10))
## 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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