(supermind)振幅大于1、60开头的股票、2019分红比例＞25%_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、60开头的股票，2019分红比例＞25%。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高。
2. 选取60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
3. 选择2019分红比例＞25%的股票可以筛选出分红较好的股票。

有何风险？

1. 振幅大的股票并不一定走势良好，需要综合考虑其他投资指标。
2. 选取60开头的股票可能会忽略其他市场中较好的股票。
3. 高分红比例并不一定代表公司质量好，也需要综合考虑其他方面的公司数据。

如何优化？

1. 可以加入基本面数据和其他技术指标进行综合考虑。
2. 可以根据不同市场的投资特点和趋势，进行不同的选股策略。

最终的选股逻辑

振幅大于1、60开头的股票，2019分红比例＞25%。

同花顺指标公式代码参考

//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
//60开头的股票
COND2:=LEFT(CODE,2)=60;
//2019分红比例＞25%
COND3:=DIVIDEND2019>0.25;
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);

Python代码参考

import akshare as ak
import datetime

today = datetime.date.today()
weekday = today.weekday()
weekday = 7 if weekday==0 else weekday

def select(df):
    #振幅大于1
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
    #60开头的股票
    df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
    #2019分红比例＞25%
    dividend = ak.stock_zh_a_dividend(date="2019")
    df['分红比例'] = df['股票代码'].map(dict(zip(dividend['股票代码'], dividend['cash_div_tax']))).fillna(0)
    df = df[df['分红比例']>0.25]
    
    return df

    ## 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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