问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 昨天换手率＞8%
- 归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%
选股逻辑分析
- 这个策略的逻辑是基于技术分析和基本面分析的结合。首先，选择至少5根均线重合的股票，这通常意味着股票价格走势比较稳定，有较强的支撑和阻力。其次，选择昨天换手率大于8%的股票，这表明股票活跃度较高，可能存在较大的市场机会。最后，选择归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%的股票，这表明公司盈利能力较强，具有较好的投资价值。
有何风险？
- 这个策略的局限性在于它只考虑了股票的基本面和技术面因素，没有考虑市场情绪和政策因素等外部因素对股票价格的影响。
- 这个策略可能会忽略一些具有潜力的股票，因为它们可能不符合这些条件。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的筛选条件，例如市值、市盈率等，以更全面地评估股票的投资价值。
- 可以考虑加入技术指标和基本面指标的组合，以更准确地预测股票的价格走势和投资价值。
最终的选股逻辑
- 选择至少5根均线重合的股票
- 选择昨天换手率大于8%的股票
- 选择归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%的股票
- 选择市值大于10亿的股票
- 选择市盈率小于20的股票
python代码参考
- 这里提供一个简单的Python代码示例，用于筛选符合以上条件的股票：
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()
# 获取所有A股股票的代码和名称
df = pro.stock_basic()
# 选择至少5根均线重合的股票
df = df[df['code'].isin(df[df['close'].rolling(window=5).apply(lambda x: x.count() >= 5)].index.tolist())]
# 选择昨天换手率大于8%的股票
df = df[df['turnover'] > 8]
# 选择归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%的股票
df = df[df['net_profit_growth'] > 20]
# 选择市值大于10亿的股票
df = df[df['market_cap'] > 10]
# 选择市盈率小于20的股票
df = df[df['pe'] < 20]
# 输出符合条件的股票代码和名称
print(df['code'].tolist())
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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