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,机器人概念且流通市值小于100亿。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了短期交易活跃度、短期走势、行业热点和市值因素等维度，选出的股票具有交易活跃度和短期走势良好的特点，同时处于机器人概念热点板块，在有望成为热点的同时，也具有较小的市值，有逐步满足市场需求的潜力。
有何风险？
在策略的选股逻辑中，流通市值小于100亿可能会过度聚焦到市值较小的公司，忽略了市值较大的优质公司，同时机器人概念板块具有较大的波动性和不确定性，可能存在较大风险。
如何优化？
可以在选股条件中加入一些基本面和财务指标等长期价值因素，以更加完善的维度选择优秀的标的资产。同时，也可以采用均线组合、技术指标等作为辅助选股因素，减小风险，提升收益。
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、机器人概念、流通市值小于100亿。
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 FINDSTR(CONCEPT,'机器人')>0
AND CIRCULATION_MV<100000
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
from pytdx.hq import TdxHq_API
# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
# 获取所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(1, 0)
df = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])
# 获取A股个股财报数据
selected_stocks = []
for code in df['code']:
k_data = api.get_k_data(code)
if k_data is not None and len(k_data)>10:
tmp_df = pd.DataFrame(k_data)
if df[df['code']==code]['market_type'].values[0] != '北京' \
and '机器人' in df[df['code']==code]['concept'].values[0] \
and tmp_df['circulation_mv'].quantile(0.7)<100000000:
selected_data = (tmp_df['turnover_ratio']>=0.03) & \
(tmp_df['turnover_ratio']<=0.12) & \
(tmp_df['open']>tmp_df['close'].rolling(10).mean()*0.95) & \
(tmp_df['open']<tmp_df['close'].rolling(10).mean()*1.05)
if sum(selected_data)>0:
selected_stocks.append({'code': code, 'name': df[df['code']==code]['name'].values[0], 'market_type': df[df['code']==code]['market_type'].values[0], 'concept': df[df['code']==code]['concept'].values[0], 'circulation_mv': tmp_df['circulation_mv'].quantile(0.7)})
df_selected = pd.DataFrame(selected_stocks)
# 断开连接
api.disconnect()
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
