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%,前25天有涨停,9点25分涨幅小于6%。
选股逻辑分析
该选股策略选股逻辑主要在市场情绪、交投状况和资金面等方面进行筛选，同时通过设定9点25分涨幅小于6%，控制风险。在确定换手率3%-12%范围内，挑选较为活跃的股票；同时关注前25天的市场状况，有涨停可以看做市场热度和资金流入的体现，有望推动股票价格向上。在交投水平上，选择换手率适中的股票，较为稳定，交投活跃度中等。在控制风险方面，限制9点25分涨幅小于6%可以有效避免出现暴涨股，控制风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在短期市场情绪和交投活跃程度等因素的影响，忽略了公司的基本面、财务情况、管理层和行业竞争优势等因素，可能存在市场热度高但公司实力不足的股票，短期投资成果有限，甚至可能带来一定的风险。同时，9点25分涨幅小于6%的设定可能会忽略了市场长期趋势和个股业绩表现等重要信息。
如何优化？
可以加入更多的因素筛选标准，如加入基本面和财务因素、管理层因素、行业竞争优势等，综合考虑其他因素的影响。同时，可以在调整选股标准时，再次对市场整体情况、流动性和交投活跃度等因素进行调整，提高选股和风控的准确性。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：市场情绪和交投活跃程度高，同时加入市场基本面和管理层、财务、行业竞争因素等多重标准，综合挑选营收稳定、业绩表现优异，具有投资价值的股票；限制9点25分涨幅小于6%可以有效的保证投资风险可控。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标代码：
TURNOVER_RATIO>=0.03 AND TURNOVER_RATIO<=0.12 AND COUNT(WINDBREAKSIGN>0 AND WINDBREAKSIGN<100, 25)>=1 AND REF(OPEN, 0)/REF(CLOSE, 1)-1 < 0.06
python代码参考
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time
from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
end_date = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
start_date = (datetime.today() - timedelta(days=25)).strftime('%Y-%m-%d')
all_stocks = api.get_security_list(0, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type',
'industry', 'list_date', 'delist_date', 'infolevel'])
selected_stocks = []
for code in df_stocks['code']:
if code.startswith(('00', '60', '30')) and df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0] != 5:
if not api.is_ST(code) and api.get_stock_list_by_market(1)['name'].tolist().count(df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0]) == 0 and \
api.get_stock_list_by_market(2)['name'].tolist().count(df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0]) == 0 and \
df_stocks[df_stocks['code'] == code]['list_date'].values[0] <= '2000-01-01' and df_stocks[df_stocks['code'] == code]['delist_date'].values[0] == '':
try:
k_data = api.get_security_bars(9, 0, code, 4, datetime.today().strftime('%Y-%m-%d'))
k_data['date'] = k_data['datetime'].apply(lambda x: datetime.fromtimestamp(time.mktime(time.strptime(str(x), '%Y%m%d%H%M%S'))).strftime('%Y-%m-%d'))
k_data = k_data.loc[(k_data['date'] >= start_date) & (k_data['date'] <= end_date)]
if len(k_data) > 0 and \
k_data['turnover'].quantile(0.7) >= 0.03 and \
k_data['turnover'].quantile(0.7) <= 0.12 and \
len(k_data[k_data['pct_chg'] >= 9.93]) >= 1 and \
(k_data['open'].iloc[-1] / k_data['close'].iloc[-2] - 1) < 0.06:
df_stocks_info = api.get_security_quotes([code])
trade_vol = df_stocks_info['vol'][0] / 100
total_vol = df_stocks_info['buypct'][0]
if trade_vol < total_vol:
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],
'industry': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['industry'].values[0],
'infolevel': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['infolevel'].values[0]})
except Exception as e:
print(e)
continue
df_selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
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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