问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、大单净量排行、100亿市值以内的无亏损企业。该选股策略主要是基于技术面和基本面来选股，通过振幅、大单净量和市值等指标来筛选优质企业，在保证安全性的前提下获取中长期的投资机会。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要是基于技术面和基本面来选股，通过振幅、大单净量和市值等指标来筛选中小型优质企业，同时考虑企业的盈利状况，以提高选股的安全性和可靠性。该选股策略比较全面，可以综合考虑公司的基本面和市场热度等因素，以寻找中长期的投资机会。
有何风险？
该选股策略存在一定的风险，可能会出现渗透不到的问题，也就是说如果市场处于下跌或者盘整状态，该策略可能无法及时调整和适应市场变化。另外，限制市值的范围可能会排除一些有潜力但市值较大的公司，从而损失一定的投资机会。
如何优化？
在策略优化上，可以尝试加入其他的技术指标和基本面因素来提高选股准确率和稳定性，也可以根据市场变化来动态地调整选股条件，以适应市场变化。另外，可以根据不同行业和板块的特点，进一步细化指标和筛选条件，以更好地挖掘中长期的投资机会。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、100亿市值以内的无亏损企业。同时需要综合考虑其他的技术指标和基本面因素，以寻找中长期的投资机会。需要投资者根据市场变化和个人需求进行动态调整和优化。
同花顺指标公式代码参考
SET DAYS = 20;
SET SELECTED = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND AMOUNT > 0 AND CIRC_MV < 100000 AND EPS > 0 AND (LOW - REF(LOW,DAYS)) / REF(LOW,DAYS) > -0.1;
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry,list_date')
current_date = '20220308'
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
code = row['ts_code']
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = row['name']
# 获取技术指标和基本面
tech_data = pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=current_date, fields='turnover_rate, amount, close')
if len(tech_data) > 0 and tech_data.iloc[0]['amount'] > 10 ** 9:
finance_data = pro.query('income', ts_code=code, fields='roe, ebt')
if len(finance_data) > 0 and finance_data.iloc[0]['roe'] > 0 and finance_data.iloc[0]['ebt'] > 0:
price_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=current_date, fields='open,high,low,close')
if not price_data.empty:
# 判断是否符合条件
cond1 = (price_data.iloc[-1]['high'] - price_data.iloc[-1]['low']) / price_data.iloc[-2]['close'] > 0.01
cond2 = tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 3
cond3 = row['list_date'] < '20100101'
cond4 = row['circ_mv'] < 100000000
cond5 = (price_data.iloc[-1]['low'] - price_data.iloc[-21]['low']) / price_data.iloc[-21]['low'] > -0.1
if cond1 and cond2 and cond3 and cond4 and cond5:
selected_stocks.append(info)
if len(selected_stocks) >= length:
break
return selected_stocks
致辞
本次问答为问财量化选股策略逻辑的第二十四篇，该选股策略主要基于技术面和基本面来选股，通过振幅、大单净量和市值等指标来筛选中小型优质企业，在保证安全性的前提下获取中长期的投资机会。需要投资者根据市场变化和个人需求进行动态调整和优化，同时进行数据回测等方法来验证策略的可行性和稳定性。
## 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。
