(同花顺量化)2019分红比例＞25%_、涨跌幅×超大单净量、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比 > 5%: 表示该股票最近有较多资金流入，说明市场对该股票的前景较为看好。

涨跌幅 × 超大单净量: 表示该股票的涨跌幅与超大单净量的乘积，如果乘积较大，则说明该股票的市场表现较为活跃，有可能成为市场的热点。

2019分红比例 > 25%: 表示该股票在2019年的分红比例较高，说明该股票对投资者较为友好，有可能成为投资者的首选。

选股逻辑分析

以上三个逻辑结合起来，可以筛选出市场表现活跃、受到资金关注、对投资者友好的股票，这些股票有可能成为市场中的热点。

有何风险？

然而，以上三个逻辑并不能完全保证选出的股票一定是优质的股票。首先，市场表现活跃的股票并不一定能够持续上涨，可能会出现短期回调的情况。其次，超大单净量并不代表市场对该股票的长期看好，也有可能是短期资金流入的结果。最后，分红比例高并不代表该股票一定能够带来较好的投资回报，也有可能是公司分红政策的调整。

如何优化？

为了减少以上风险，可以考虑加入更多的筛选条件，例如：

• 股票的市盈率是否合理，避免选择高估的股票。
• 股票的财务报表是否健康，避免选择财务状况不佳的股票。
• 股票的行业是否具有成长性，避免选择夕阳行业的股票。

最终的选股逻辑如下：

import tushare as ts

# 设置pro接口key
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 初始化策略
class MyStrategy:
    def __init__(self):
        # 获取所有A股数据
        codes = pro.index_day(ts_code='000001.SZ')
        # 获取每个股票的今日增仓占比
        self.today_buy_volume_ratio = pro.today_buy_volume_ratio(codes)
        # 获取每个股票的涨跌幅
        self.price_change = pro.price_change(codes)
        # 获取每个股票的超大单净量
        self超大单净量 = pro.top_trans(codes, fields=['net_amount'], sort='net_amount desc')
        # 获取每个股票的2019分红比例
        self.dividend_ratio = pro.dividend_ratio(codes)
        
    def next(self):
        # 筛选出符合逻辑的股票
        selected_codes = []
        for code in codes:
            if self.today_buy_volume_ratio[code] > 0.05 and self.price_change[code] * self超大单净量[code] > 0 and self.dividend_ratio[code] > 0.25:
                selected_codes.append(code)
        # 返回符合逻辑的股票代码列表
        return selected_codes

python代码参考

import tushare as ts

# 设置pro接口key
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 初始化策略
class MyStrategy:
    def __init__(self):
        # 获取所有A股数据
        codes = pro.index_day(ts_code='000001.SZ')
        # 获取每个股票的今日增仓占比
        self.today_buy_volume_ratio = pro.today_buy_volume_ratio(codes)
        # 获取每个股票的涨跌幅
        self.price_change = pro.price_change(codes)
        # 获取每个股票的超大单净量
        self超大单净量 = pro.top_trans(codes, fields=['net_amount'], sort='net_amount desc')
        # 获取每个股票的2019分红比例
        self.dividend_ratio = pro.dividend_ratio(codes)
        
    def next(self):
        # 筛选出符合逻辑的股票
        selected_codes = []
        for code in codes:
            if self.today_buy_volume_ratio[code] > 0.05 and self.price_change[code] * self超大单净量[code] > 0 and self.dividend_ratio[code] > 0.25:
                selected_codes.append(code)
        # 返回符合逻辑的股票代码列表
        return selected_codes

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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