问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、100亿市值以内的无亏损企业。该选股策略主要考虑了股票的波动性、基本面因素，以及企业规模和盈利情况，从而挑选具有一定成长潜力的并且有盈利能力的中小企业股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要注重企业的盈利情况，通过限制市值和筛选无亏损企业，可以强制选出质量更高、风险更低的股票。筛选振幅大于1和未清偿可转债简称不可为空的股票，也可以尽量降低短期内的风险，确保稳健的盈利。
有何风险？
该选股逻辑可能会忽视一些成长潜力更大但是尚未盈利的企业，也可能排除一些大型上市公司，限制了选股的广度。
如何优化？
可以适当放宽市值的限制，避免错失优质大公司的机会。同时，可以加入一些技术面指标进行筛选，以缩小选股范围。
最终的选股逻辑
对于A股市场来说，选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、100亿市值以内的无亏损企业。选股条件可以根据实际投资需要进行修改。
同花顺指标公式代码参考
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
SELECT2 = BOND_FULL_NAME != "" AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != "3"
SELECT3 = MARKET_CAP < 10000000000
SELECT4 = TTM_NET_PROFIT > 0
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3 AND SELECT4
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式。其中，选股指标为振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、100亿市值以内的无亏损企业。可根据实际投资需求进行修改。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取A股市场所有的股票
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(fields='ts_code,name', exchange='', list_status='L').values.tolist() if name[0] != 'S' and '创业板' not in name and '科创板' not in name and '退' not in name]
# 计算选股指标并依此进行选股
selected_stocks = []
for ts_code in all_stocks:
all_data = pro.stock_company(ts_code=ts_code, fields='pro_name,area,industry,exchange,list_status,established_date,total_equity')
if all_data.empty or all_data.iloc[0]['total_equity'] == 0 or (pd.Timestamp.now() - pd.to_datetime(all_data.iloc[0]['established_date'])).days < 365:
continue
if not (all_data.iloc[0]['exchange']=='SSE' and all_data.iloc[0]['list_status']=='L' and all_data.iloc[0]['area']=='华东' and all_data.iloc[0]['industry']!='金融服务'):
continue
bond_data = pro.cb_basic(ts_code=ts_code, list_status='L', bond_type='put')
if bond_data.empty:
continue
daily_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'))
if daily_data.empty or len(daily_data) < 10:
continue
if (daily_data['high'] - daily_data['low']) / daily_data['high'].iloc[-1] <= 0.01:
continue
earning_data = pro.income(ts_code=ts_code, start_date='20200101', end_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,ann_date,report_date,basic_eps,diluted_eps,total_revenue,total_expense,operate_profit,total_profit,n_income')
if earning_data.empty:
continue
if daily_data.iloc[-1]['total_mv'] >= 10000000000 and earning_data['n_income'].iloc[-1] <= 0:
continue
selected_stocks.append((all_data.iloc[0]['pro_name'], ts_code))
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: pro.daily_basic(ts_code=x[1], trade_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'), fields='total_mv')['total_mv'])
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、100亿市值以内的无亏损企业。可根据实际投资需求进行修改。
## 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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