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、判断主升起动的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要侧重于选取具备一定流动性、活跃度高的股票，并通过判断主升趋势来筛选出优质标的。剔除北京A股，则可以减少官方政策的影响，同时，设置换手率范围则可以过滤掉涨跌剧烈的股票，防范投资风险。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：1. 盲目追涨杀跌，短期内波动过大；2. 对技术面的判断不准确，可能会错过一些好标的；3. 选股策略单一，没有包含更多的经济因素等信息。
如何优化？
除了关注标的的流动性、主升趋势外，还应该结合市场行情、基本面等信息，灵活地进行操作。同时，在操作上，应当合理设置止损点位，防范风险。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、剔除北京A股、判断主升起动的股票中进行选择，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：(HSL >= 0.03) AND (HSL <= 0.12) AND (MAIN_UP > 0)
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')
# 获取所有股票的日线行情数据
all_data = pro.daily(trade_date=end_date)
for ts_code in all_data['ts_code'].unique():
# 剔除北京A股
if all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['area'] == '北京':
continue
# 选取换手率在范围内的股票
if all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['turnover_rate'] < 3 or all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['turnover_rate'] > 12:
continue
# 判断主升趋势
ma5 = all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['ma5']
ma10 = all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['ma10']
ma20 = all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['ma20']
ma30 = all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['ma30']
close = all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['close']
if ma5 > ma10 > ma20 > ma30 and close > ma30:
good_list.append({
'ts_code': ts_code,
'name': all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['name'],
'industry': all_data[all_data.ts_code == ts_code].iloc[0]['industry'],
'market': all_data[all_data.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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