问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、剔除北京A股的基础上，选择2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要侧重于基本面分析，通过筛选营收增长较稳健的公司，寻找长期价值股票，从而提高选股的准确性。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：1. 忽视其他基本面指标的影响，可能会导致选错股票；2. 在选择增长较快的公司时，可能会忽视盈利情况，导致投资回报率低。
如何优化？
该策略建议结合其他基本面指标（如市盈率、市净率、ROE等）进行综合分析，并在进行营收增长筛选时，考虑在不同时间段内的营收变化情况，以避免选择短期增长快但长期增长不稳定的公司。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、剔除北京A股的基础上，选择2021年营收/2018年营收大于1.1的股票，并结合其他基本面指标进行综合分析。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(HSL >= 0.03) AND (HSL <= 0.12) AND SALES(2021) / SALES(2018) > 1.1
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取所有非科创板的股票
stock_basics = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market')
stock_basics = stock_basics[stock_basics.market != '科创板']
for ts_code in stock_basics['ts_code'].unique():
# 剔除北京A股
if stock_basics[stock_basics.ts_code == ts_code].iloc[0]['area'] == '北京':
continue
# 选取换手率在范围内的股票
all_data = pro.daily(ts_code=ts_code)
if all_data['turnover_rate'].iloc[0] < 3 or all_data['turnover_rate'].iloc[0] > 12:
continue
# 判断营收变化是否满足条件
income = pro.income(ts_code=ts_code, start_date='20170101', end_date='20220101')
sales_2018 = income[income['end_date'] == '20181231']['total_revenue'].iloc[0]
sales_2021 = income[income['end_date'] == '20211231']['total_revenue'].iloc[0]
if sales_2021 / sales_2018 <= 1.1:
continue
good_list.append({
'ts_code': ts_code,
'name': stock_basics[stock_basics.ts_code == ts_code].iloc[0]['name'],
'industry': stock_basics[stock_basics.ts_code == ts_code].iloc[0]['industry'],
'market': stock_basics[stock_basics.ts_code == ts_code].iloc[0]['market'],
})
good_stocks = pd.DataFrame(good_list)
return good_stocks
good_stocks = get_good_stocks()
print(good_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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