(supermind)振幅大于1、换手率_2%且_9%、2019分红比例>25%_

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2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、换手率>2%且<9%、2019分红比例>25%的股票。该选股策略主要以振幅、换手率等指标衡量股票波动性,并重视股票的分红能力,筛选出具备较强市场活力和分红能力的股票。

选股逻辑分析

该选股策略主要结合振幅、换手率等指标来筛选具备较强市场活力的股票,同时关注股票的分红能力,以寻找具有长期投资价值的股票。2019年分红比例高于25%的股票通常表示该股票具有较好的盈利能力,能够维持持续的高分红水平。该选股策略注重投资收益和分红回报,适合偏长期、稳健型投资者。

有何风险?

该选股策略存在以下不足与风险:首先,振幅、换手率等指标可能会受到市场风险、政策变化等因素的影响,建议加强趋势分析和风险控制策略,避免错误判断损失;其次,股票的分红能力需要结合基本面等因素一同考虑,关注股票的财务状况、营业收入等指标,避免看重短期的高分红率,而忽视股票的长期投资价值;同时,该选股策略可能会忽略其他重要指标,如股票的估值、行业地位等,一定程度上影响选股的全面性和准确性。

如何优化?

该选股策略可以引入其他参考指标,如股息率、市盈率、市净率等指标,以综合评估股票的投资价值;同时,引入基本面、技术分析等方面的指标分析,结合场内外市场环境、政策变化等因素,以形成统一的选股思路和操作策略,使选股更加准确和全面。

最终的选股逻辑

选股条件为:振幅大于1、换手率>2%且<9%、2019分红比例>25%。该选股策略建议加入其他参考指标,如股息率、市盈率、市净率等,以综合评估股票的投资价值和风险,在此基础上选择具备较好长期投资价值和盈利能力的股票。

同花顺指标公式代码参考

选股条件为:振幅大于1、换手率>2%且<9%、2019分红比例>25%。

C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1;//振幅大于1
C2: TURNOVER>2 AND TURNOVER<9;//换手率大于2%小于9%
C3: DIVRT(2019) > 0.25//2019分红比例大于25%

SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;

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']

        # 获取财务数据和技术数据
        finance_data = pro.dividend(ts_code=code)
        tech_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20190101', end_date=current_date, fields='open,high,low,vol')

        if tech_data.empty or finance_data.empty:
            continue

        # 判断振幅、换手率、分红比例是否符合要求
        if tech_data.iloc[-1]['high'] - tech_data.iloc[-1]['low'] <= 0 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] <= 0.02 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] >= 0.09 or finance_data.iloc[-1]['div_proc'] <= 0.25:
            continue

        # 添加股票
        selected_stocks.append(info)

    selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks).head(length)
    return selected_stocks

致辞

本次问答为选股逻辑:振幅大于1,换手率>2%且<9%,2019分红比例>25%的问答。该选股策略主要以振幅、换手率等指标衡量股票波动性,并注重股票的分红能力,选择具备较强市场活力和分红回报能力的股票。在实际选股过程中,需要综合考虑众多因素,进行全面、准确的评估和操作。

    ## 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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