问财量化选股策略逻辑
该策略选股逻辑包括以下条件：换手率3%-12%、开盘价在十日线左右、2019分红比例＞25%。
选股逻辑分析
该选股逻辑中，主要考虑了公司的基本面，特别是2019年分红比例大于25%能够反映出公司的财务稳定性以及对股东的回报能力。同时，通过考虑换手率、股价波动等因素，筛选出具有投资价值的股票。
有何风险？
该选股逻辑忽略了一些重要的市场因素，如行业趋势、宏观政策等因素，可能导致选股偏差。同时，该统计只考虑了2019年分红比例，未来的分红状况并不能保证与历史分红一致，存在着未来不确定性。
如何优化？
可以考虑添加更多的基本面因素以降低选股的误判率，如营收、利润增长等指标。同时，可以在统计历史分红的同时，对比其他公司同行业的分红状况以反映该公司分红水平是否高于同行业的平均水平。同时，应该关注未来企业的盈利预测以及财务状况，以便及时调整持仓并降低风险。
最终的选股逻辑
该选股逻辑为：换手率大于等于3%且小于等于12%、开盘价在十日线左右、2019分红比例大于25%的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信公式代码：
TURNOVER >= 0.03 AND TURNOVER <= 0.12
AND (OPEN > MA(CLOSE,10)*0.95 AND OPEN < MA(CLOSE,10)*1.05)
AND FY1_NETPROFIT / TOT_SHRHLDR_EQY_INCL_MIN_INT >= 0.25
AND MARKETTYPE ≠1
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('股票数据.csv')
selected_stock = df[(df['turnover_ratio']>=0.03) &
(df['turnover_ratio']<=0.12) &
(df['open']>(df['close'].rolling(10).mean()*0.95)) &
(df['open']<(df['close'].rolling(10).mean()*1.05)) &
(df['fy1_net_profit']/df['tot_shrhldr_eqy_incl_min_int']>=0.25) &
(df['market_type']!=1)].reset_index(drop=True)
## 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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