问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- 规模大于等于2亿
选股逻辑分析
该选股策略中的振幅大于1和今日最低价小于昨日最低价两个条件是技术面的考虑，表明股票处于一定的下跌周期中，有短期回调的潜力；规模2亿以上则是基本面的考虑，表明该公司在市场中一定有一定的影响力，并具有一定的市场竞争力。
有何风险？
该选股策略忽略了其他公司财务指标的重要性，如公司营收、净利润等指标。同时，过于简单化的选股逻辑容易留下优秀公司的漏网之鱼。
如何优化？
该选股策略可以加入更多基本面和行业因素的考虑，如毛利率、净利率、ROA、PE、PEG、市净率等指标，以更全面地评估公司的价值。同时，还应该从行业发展趋势、政策环境、经济形势等多方面进行分析，以获取更全面的信息。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善后的选股逻辑为：
- 振幅大于1，市场对波动剧烈的股票更感兴趣；
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股票下跌趋势已经明显；
- 规模大于等于2亿，具有一定市场竞争力。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1：amplitude > 1
- 今日最低价小于昨日最低价：low < ref(low, 1)
- 规模大于等于2亿：float(epsttm_Q) * float(totalshare) >= 200000000
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
bars = ts.get_today_ticks(code, 1)
if len(bars) > 0:
is_not_limit_up = not ts.is_n_day_limit_up(code, 2, 1)
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is not None:
market_cap = hist_data.iloc[-1]['close'] * df.loc[code]['totals'] / 1e8
else:
market_cap = None
# 其他基本面指标
is_right_industry = None
if is_not_limit_up and float(bars.iloc[0]['low']) < float(bars.iloc[0]['pre_close']) and market_cap is not None and market_cap >= 2 and is_right_industry:
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': float(bars.iloc[0]['price']), 'market_cap': market_cap}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by='market_cap', ascending=False)
## 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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