问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%,开盘价在十日线左右,近一个月内有过涨停。
选股逻辑分析
该选股策略注重股票的市场热度和走势情况，其中，换手率3%-12%和开盘价在十日线左右可以过滤掉不活跃、短期走势不佳的标的资产，而近一个月内有过涨停则意味着此股票具有一定的上涨潜力，值得关注。这一选股策略较为简单，符合一定的市场常识，可以帮助投资者快速筛选出一些潜力较大的标的资产。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了当前市场热度和短期走势情况，没有考虑基本面等长期因素，存在一定的市场风险。同时，由于近一个月内有过涨停是比较主观的条件，与之相关的股票也可能受到市场操纵等因素的影响，存在操作风险。
如何优化？
可以加入一些长期的财务指标、基本面因素等价值因素，以更全面的方式筛选出优秀的资产。同时，可以通过分散配置等方式控制投资风险，降低选股策略单一性带来的影响。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：换手率大于等于3%且小于等于12%、开盘价在十日线左右且最新收盘价大于等于十日均线、近一个月内有过涨停。
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 (CLOSE>MA(CLOSE,10)) AND (OPEN>MA(CLOSE,10)*0.95 AND OPEN<MA(CLOSE,10)*1.05)
AND (REF(MAX(HIGH,1),21)!=REF(MAX(HIGH,1),22))
python代码参考
import pandas as pd
from datetime import datetime
from pytdx.hq import TdxHq_API
# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)
# 所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(1, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])
# 获取A股财报数据
selected_stocks = []
for code in df_stocks['code']:
stock_k_data = api.get_k_data(code, 'D')
if stock_k_data is not None and len(stock_k_data)>0 \
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7)>=0.03 \
and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7)<=0.12 \
and stock_k_data['open'].median()>=stock_k_data['close'].rolling(10).mean()*0.95 \
and stock_k_data['open'].median()<=stock_k_data['close'].rolling(10).mean()*1.05 \
and (stock_k_data['high'].rolling(22).max().shift(1)!=stock_k_data['high'].rolling(22).max().shift(2)).any():
selected_stocks.append({'code':code, 'name':df_stocks[df_stocks['code']==code]['name'].values[0], 'market_type':df_stocks[df_stocks['code']==code]['market_type'].values[0], 'circulation_mv':stock_k_data['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。
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