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股的基础上，选择外盘/内盘大于1.3的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样从技术面角度考虑，外盘/内盘的比例可以代表市场整体的情况。高比例可能意味着市场热度高、抛压小，是一个值得关注的股票。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：1. 市场整体因素和外盘/内盘比例之间的联系并不一定稳定或一一对应；2. 仅考虑换手率和外盘/内盘比例可能无法全面衡量一个股票的价值。
如何优化？
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增加其他技术指标
可以结合其他技术指标进行选股，如MACD、RSI等，增加对股票走势的了解、观察行业趋势，提高选股的准确度和投资收益。 -
综合考虑基本面因素
可以在选股过程中增加基本面因素的筛选，如收入、利润等指标，并结合技术面进行投资决策。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、剔除北京A股的基础上，选择外盘/内盘大于1.3的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(HSL >= 0.03) AND (HSL <= 0.12) AND (SYMBOL_MKTCODE == '100' OR SYMBOL_MKTCODE == '200') AND (WP / NP >= 1.3)
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()
# 获取所有非北京A股的股票
stock_basics = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market')
stock_basics = stock_basics[stock_basics.area != '北京']
for ts_code in stock_basics['ts_code'].unique():
# 选择外盘/内盘大于1.3的股票
daily_basic = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='', end_date='')
if daily_basic.empty:
continue
if daily_basic.iloc[-1]['symbol'][0] == '3':
continue
if daily_basic.iloc[-1]['trade_date'] != daily_basic.iloc[-2]['trade_date']:
continue
if pd.isna(daily_basic.iloc[-1]['total_mv']):
continue
wp_np_ratio = daily_basic.iloc[-1]['foreign_share'] / daily_basic.iloc[-1]['esp'] / 10
if wp_np_ratio < 1.3:
continue
good_list.append({
'ts_code': ts_code,
'name': stock_basics[stock_basics.ts_code == ts_code].iloc[0]['name'],
'industry': stock_basics[stock_basics.ts_code == ts_code].iloc[0]['industry'],
'market': stock_basics[stock_basics.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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