问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、反包、企业性质有一定特定条件的股票中进行筛选。
选股逻辑分析
该选股策略结合了交易量、价格和反包技术三个因素，并在此基础上增加了企业性质因素筛选，用于寻找价格小于一定范围，同时符合特定企业性质的个股。
有何风险？
该选股策略依然忽略了一些股票的基本面指标如市盈率、市净率、收盘价等，可能选出市场表现较差的股票。同时，企业性质因素可能存在一定偏差，选出的股票也不能保证股价的稳定上涨。
如何优化？
可以增加基本面因素的筛选条件（如市盈率、市净率等），同时优化企业性质因素的筛选条件，减少主观因素的影响。
最终的选股逻辑
选股条件为：在换手率3%-12%、反包、企业性质有一定特定条件的股票中进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：(LOW < 12) AND (turnover_rate>=3 AND turnover_rate<=12)
AND (RC <= 0.2) AND (version != 'ST')
选股结果：fml('(LOW < 12) AND (turnover_rate>=3 AND turnover_rate<=12)
AND (RC <= 0.2) AND (version != 'ST')', 'desc', 'hot', 100)
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 筛选好股票函数
def select_good_stocks():
# 满足条件的PE
df1 = ts.get_stock_basics()
good_stocks = df1[df1['pe'] > 0][df1['low'] < 12]
# 换手率3%-12%
df2 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220110', fields='ts_code,trade_date,turnover_rate')
good_stocks = pd.merge(good_stocks.reset_index(), df2,
on='ts_code', how='inner')
good_stocks = good_stocks[(good_stocks['turnover_rate'] >= 3) &
(good_stocks['turnover_rate'] <= 12)]
# 反包策略
df3 = pro.daily(ts_code='', trade_date='20220110',
fields='ts_code,trade_date,low,high,pre_close')
df3['AT'] = df3['high'] - df3['low']
df3['ST'] = abs(df3['pre_close'] - df3['low'])
df3['BT'] = abs(df3['pre_close'] - df3['high'])
df3['RCT1'] = df3['ST'] / df3['AT']
df3['RCT2'] = df3['BT'] / df3['AT']
df3['RC'] = df3[['RCT1', 'RCT2']].min(axis=1)
df4 = df3[df3['trade_date'] == '20220110']
good_stocks = pd.merge(good_stocks, df4[['ts_code', 'RC']],
on='ts_code', how='inner')
good_stocks = good_stocks[good_stocks['RC'] <= 0.2]
# 企业性质筛选条件
good_stocks = good_stocks[good_stocks['version'] != 'ST']
# 排序
hot_stocks = ts.top_list('2019-01-01')
good_stocks = pd.merge(good_stocks, hot_stocks[['ts_code', 'amount']],
on='ts_code', how='inner')
good_stocks = good_stocks.sort_values(by=['amount'], ascending=False)[:100]['ts_code']
return good_stocks.reset_index(drop=True)
good_stocks = select_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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