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，选择昨日股价大于250日均线的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从技术分析角度出发，通过选择股价表现良好的股票，以期望筛选出有望继续走高的股票。
有何风险？
该选股逻辑的风险包括：1. 只基于技术分析指标选择股票，未考虑公司基本面、行业趋势等因素；2. 可能存在一些股价高位且趋势不明朗的股票被选中；3. 可能遇到行情变化导致筛选出的股票表现不佳。
如何优化？
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结合基本面指标筛选股票
可以结合股票基本面指标，如公司财务、行业趋势等，来更全面地筛选具有投资价值的股票。 -
换手率与市值结合筛选
可以结合换手率和市值等指标，以更加准确地筛选出具有较高投资效益的股票。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、剔除北京A股的基础上，选择昨日股价高于250日均线的股票。
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 (C > MA(C,250))
其中，昨日股价高于250日均线的筛选条件为：(C > MA(C,250))
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()
# 获取昨日股价高于250日均线的股票
stock_basics = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market')
good_stocks = []
for ts_code in stock_basics['ts_code'].tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101')
if daily_data['close'][0] > daily_data['ma250'][0]:
good_stocks.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_stocks)
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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