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、MACD零轴以上的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要侧重于选取涨势良好、具备一定流动性的股票。换手率的选择范围使得标的具备一定流动性，剔除北京A股则可以减少官方政策的影响。在选取标的时，选取MACD零轴以上的股票可以筛选出具备一定涨势的股票。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：1. 盲目追涨，进入的时间点不当，导致高位套牢；2. 部分高清仓的股票如果在市场调整中，容易受到异动的影响而短期内大幅度下跌。
如何优化？
可以通过深入了解选取的标的，关注其财报、宏观经济等基本面信息，了解其投资价值。同时，在操作上，可以结合选股条件、市场行情、止损设置等方面进行综合考虑，进行灵活、合理的操盘。
最终的选股逻辑
在涨势良好、换手率3%-12%、剔除北京A股、MACD零轴以上的股票中进行选择，并通过深入了解基础面等信息，灵活、合理地进行操作。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(((MACD - MACD_SIGNAL) > 0) AND (MACD > 0) AND (HSL >= 0.03) AND (HSL <= 0.12) AND SUBSTR(ZQ, 1, 2) == 'SZ')
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()
end_date = datetime.datetime.today().strftime('%Y%m%d')
# 获取股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, market, list_date')
for ts_code in stock_list['ts_code']:
# 剔除北京A股
if stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0]['area'] == '北京':
continue
# 判断是否MACD零轴以上
macd_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=end_date, end_date=end_date, fields='macd,macd_signal')
if macd_data.iloc[-1]['macd'] <= 0 or (macd_data.iloc[-1]['macd'] - macd_data.iloc[-1]['macd_signal']) <= 0:
continue
# 判断换手率是否在范围内
daily_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date=end_date, end_date=end_date)
if daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 3 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 12:
continue
good_list.append({
'ts_code': ts_code,
'name': stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0]['name'],
'industry': stock_list[stock_list.ts_code == ts_code].iloc[0]['industry'],
'market': stock_list[stock_list.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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