问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、2019分红比例大于25%、昨日9:15匹配价跌停的股票为选股对象。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面和基本面因素，振幅大于1可以反映出股票市场波动情况，2019分红比例大于25%可以增强投资者信心，昨日9:15匹配价跌停则可以反映出该股票在昨日交易中出现了较大风险和市场情绪的变化。这些因素的综合考虑可以提高选股的准确率和成功率。
有何风险？
该策略可能会出现选股成本过高的情况，因为选股条件较严格，可以导致选股范围变小，股价可能已经大幅下跌。同时，该策略只考虑了昨日9:15匹配价的跌停情况，可能会忽视其他重要的市场风险因素，使得选股结果不够全面。
如何优化？
可以加入更为全面的市场风险因素和行业分析，以更加客观、丰富的视角得出选股策略。同时，设定更为灵活的选股条件和交易频率，结合资产配置和风险控制制定更为科学的选股策略。
最终的选股逻辑
最终选股策略的逻辑为：振幅大于1，2019分红比例大于25%，昨日9:15匹配价跌停的股票为选股对象。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 0.01
// 筛选2019分红比例大于25%
dividend_year = DIVIDENDYIELD * 100
dividend_year_bool = dividend_year > 25
// 筛选昨日9:15匹配价跌停
pdown_price_bool = MATCHPRICE[1] <= LOWLIMIT[1]
// 合并筛选条件
result = amplitude_bool & dividend_year_bool & pdown_price_bool
// 输出结果
result
Python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
now_data = ts.get_today_all()
amplitude = (now_data['high'] - now_data['low']) / now_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：2019分红比例大于25%
basic_data = ts.get_stock_basics()
dividend_year = basic_data['dividend_yield'] * 100
dividend_year_bool = dividend_year > 25
# 筛选条件3：昨日9:15匹配价跌停
hist_data = ts.get_hist_data()
pdown_price_bool = hist_data['low'][-1] <= hist_data['low_limit'][-1]
# 合并筛选条件
result = amplitude_bool & dividend_year_bool & pdown_price_bool
# 筛选结果
final_result = now_data.loc[result]
# 输出结果
print(final_result)
## 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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