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,按个股热度从大到小排序名。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了市场流动性、市场情绪以及个股热度等因素，通过选取具备低换手率、有涨停的股票，并按照个股热度从大到小排序，来捕捉市场中表现良好的股票。该选股策略可以较好地选出市场表现较好的股票，但过度追求市场热门也可能导致在市场风险上的暴露。
有何风险？
该选股策略存在追求市场热门的风险，可能会忽略其他重要因素对股票表现的影响，包括公司基本面、宏观经济情况等。同时，市场的热度常常伴随着风险，过度热门的股票可能在短期内表现良好，在长期却面临着更大的风险。
如何优化？
可以在选股策略中维持前两个条件，即低换手率和前25天有涨停，但按照其他因素来进行股票的排序，如按照市盈率、市净率、股息率等指标进行排序，以寻找价值投资的机会。同时，在选股时需要综合各种因素进行考虑，避免过度追求市场热门。
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，按照其他因素来进行股票的排序，综合考量市场流动性、市场情绪、个股基本面等因素进行综合评估。
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
RANK(HOT>=0)>=1
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'])
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())):
hot = api.get_security_quotes([(df_stocks[df_stocks['code'] == code]['exchange_type'].values[0], code)])['hot'][0]
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],
'hot': hot})
df_selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
df_selected_stocks = df_selected_stocks.sort_values('hot', ascending=False).reset_index(drop=True)
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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