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，以及KDJ中K线增长值为正的股票中，选择具有较高盈利潜力的优质股票买入。
选股逻辑分析
该选股策略既注重了换手率和K值这两个技术指标，又将基本面指标——KDJ中K线增长值作为重要的参考因素，以筛选出基本面较好、股价具有短期上涨价值的股票。相比之前的选股逻辑，进一步增加了基本面分析的内容。
有何风险？
该选股策略在选股时只考虑了几个指标，并未对经济环境、政策等宏观因素进行分析，有可能会对筛选出的股票的整体质量产生一定的影响。
如何优化？
可将基础的换手率和K值作为过滤因素，并通过对利润、财务指标、行业景气度以及政策等宏观影响因素进行深入分析，加强选股的质量。同时，可以对KDJ指标的各项参数进行逐一比对，筛选出更加有效的指标组合。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、K小于20，以及KDJ中K线增长值为正的股票中，选择具有优秀的财务状况和业务前景，符合行业趋势以及财务指标与股价预期相匹配的优质股票，以获得长期收益。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：(SWS1 >= 801010 AND SWS1 <= 801160) AND (K < 20) AND (REF(K,KSGN) > K) AND (REF(K,KSGN,2) < REF(K,KSGN,1))
选股结果：fml('(SWS1 >= 801010 AND SWS1 <= 801160) AND (K < 20) AND (REF(K,KSGN) > K) AND (REF(K,KSGN,2) < REF(K,KSGN,1))', TC)
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值小于20
for stock in good_stocks.index.tolist():
df1 = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if df1.iloc[-1]['K'] >= 20:
good_stocks.drop([stock], inplace=True)
continue
# KDJ
for stock in good_stocks.index.tolist():
df2 = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
df2['KSGN'] = df2['close'].rolling(window=9).apply(lambda x: (x[-1]-min(x))/(max(x)-min(x))*100, raw=False)
if df2.iloc[-1]['K'] - df2.iloc[-2]['K'] <= 0 or df2.iloc[-2]['K'] - df2.iloc[-3]['K'] <= 0:
good_stocks.drop([stock], inplace=True)
continue
# 盈利潜力
good_stocks['eps_ratio'] = good_stocks['esp'] / good_stocks['bvps']
good_stocks = good_stocks[good_stocks['esp'] > good_stocks['eps_ratio']]
# 行业情况
sw_industry = ts.get_industry_classified()
sw_industry.set_index('code', inplace=True)
good_stocks = pd.merge(good_stocks, sw_industry, on='code')
good_stocks = good_stocks[good_stocks['c_name'].str.contains('主板')]
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
