问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取满足振幅大于1、2019年分红比例大于25%、机器人概念且流通市值小于100亿的企业作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股逻辑主要考虑了四个因素：波动性、股息收益率、行业风险和公司规模。振幅大于1表示股票价格波动率较大，可以考虑在波动市场中适当介入，增加收益机会。2019年分红比例大于25%表示该公司分红较为慷慨，具有较高的股息收益率，更加适合喜欢收益稳定且分红丰厚的投资者。机器人概念表示该公司具有相关领域的发展优势，可以获得政策扶持和市场关注。流通市值小于100亿可理解为公司规模较小，有可能存在低估机会。
有何风险？
本选股逻辑可能会忽略一些重要的公司基本面信息，例如财务指标、市场竞争、发展前景等。同时过于追求行业风险控制可能会错过某些优秀的市场机会。
如何优化？
本选股策略可以加入其他技术和基本面指标，如股价相对估值、ROE、管理层和机构投资者持股比例等。考虑集中投资于某一行业或跟踪某一指数相比，更加偏好于个股择时选取。同时，可以将定量因素和定性因素的权重分别考虑，以加强选股策略的有效性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取满足以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 2019年分红比例大于25%；
- 属于机器人相关概念行业；
- 流通市值小于100亿。
同花顺指标公式代码参考
本选股策略中不需要用指标，省略此部分。
python代码参考
import tushare as ts
# 获取所有 A 股列表
def get_all_stock():
all_stock = ts.get_stock_basics()
return all_stock
# 选取满足条件的股票
def select_stock(market='sh'):
selected_stocks = []
all_stocks = get_all_stock()
for stock in all_stocks.index:
if all_stocks.loc[stock, 'name'][0] == '*':
continue
pe = all_stocks.loc[stock, 'pe']
if pe == 0:
continue
if all_stocks.loc[stock, 'outstanding'] * all_stocks.loc[stock, 'price'] > 1000:
continue
if all_stocks.loc[stock, 'pb'] > 3:
continue
industry = ts.get_industry_classified()
if len(industry[industry['code'] == stock][industry['c_name'].str.contains('机器人')]) == 0:
continue
if all_stocks.loc[stock, 'nmc'] > 100:
continue
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
print(select_stock(market='sh'))
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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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