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，企业性质。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑企业属性对股票表现的影响，选取具备低换手率、有涨停，且符合特定企业属性的股票，以寻找市场中的低价值投资机会。该选股策略可以较好地选出潜在的低估股票，并具备较好的风险控制。
有何风险？
该选股策略可能忽略其他重要因素对股票表现的影响，包括市场、行业、公司基本面等。选股策略过度侧重企业属性可能会对选出股票数量造成一定影响。
如何优化？
可以在选股时维持前两个条件，即低换手率、有涨停，并针对不同行业、市场情况增加其他因素，如市盈率、市净率、股息率等指标进行筛选，以防止过度追求低价值策略所带来的风险。同时，针对企业属性，也需要进行一定的细化和深入分析，结合其他因素综合筛选。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%,前25天有涨停，根据不同企业属性综合考虑选股。同时，根据市场情况和行业走势来进行更精细化的筛选和优化。
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
INFOLEVEL='中小企业板' OR INFOLEVEL='创业板' OR INFOLEVEL='民营企业' OR INFOLEVEL='国企'
python代码参考
import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
all_stocks = api.get_security_list(0, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type', 'industry', '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:
end_date = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
start_date = (datetime.today() - timedelta(days=25)).strftime('%Y-%m-%d')
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 \
any(k_data['high'][:-1].rolling(window=25).apply(lambda x: (x == x.max()).any())) and \
(df_stocks[df_stocks['code'] == code]['infolevel'].values[0] == '中小企业板' or \
df_stocks[df_stocks['code'] == code]['infolevel'].values[0] == '创业板' or \
df_stocks[df_stocks['code'] == code]['infolevel'].values[0] == '民营企业' or \
df_stocks[df_stocks['code'] == code]['infolevel'].values[0] == '国企'):
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]})
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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