问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，昨日非涨停板。该选股策略主要考虑振幅较大、市值比较大且非涨停的优质股票。
选股逻辑分析
该选股策略将振幅、流通市值和涨停板的情况相结合，旨在找出在活跃度高、规模大、且当前非热门股票的优质股票。
有何风险？
在市场情况不稳定或行业不景气的情况下，该选股策略可能会选出过多的资金占用更多的股票，从而导致组合的风险增加。同时也有可能因为过度追求振幅，选出的股票可能存在较大波动风险。
如何优化？
可以结合基本面等指标作为补充，比如筛选出ROE、负债率、和PE等指标较低的优质股票，并限制波动率。同时可以考虑分子阶段时间窗口，动态调整涨幅板和波动上下界，以降低风险。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，昨日非涨停板。
同花顺指标公式代码参考
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100) >= 1; //振幅大于1
C2: CIRC_MV > 10000000000; //流通市值大于100亿元
C3: NOT(REF(CLOSE,1)/REF(CLOSE,2)-1 > 0.095); //昨日非涨停板
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()
# 获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,market')
# 筛选符合条件的股票
data['sort'] = data['circ_mv'].rank(ascending=False) # 根据流通市值进行排序
data = data[data['sort'] <= 500] # 取前500名
select_list = []
for i in range(len(data)):
code = data.iloc[i]['ts_code']
market = data.iloc[i]['market']
if market != 'SH': # 非主板股票
continue
# 判断股票振幅和流通市值是否符合条件
daily_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20210831', end_date='20210901')
if len(daily_data) != 2 or daily_data.iloc[-1]['trade_date'] != '20210901' or abs((daily_data.iloc[-1]['high']/daily_data.iloc[-1]['low']-1)*100) <= 1 or daily_data.iloc[-2]['pct_chg'] >= 9.5:
continue
# 将符合条件的股票添加到结果列表中
select_list.append({'ts_code': code, 'name': data.iloc[i]['name'], 'circ_mv': data.iloc[i]['circ_mv']})
# 按照市值排序
selected_stocks = pd.DataFrame(select_list)
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by=['circ_mv'], ascending=[False])
# 随机选择一定数量的股票
selected_stocks = selected_stocks.head(length)
return selected_stocks
## 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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