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%，并且当日竞价涨幅在-2%到5%的股票为选股对象。
选股逻辑分析
该选股策略中，除了价格和基本面，还引入了当日竞价涨幅的指标，进一步筛选绩优股票。
有何风险？
该选股策略仍然忽略了一些重要的基本面和宏观经济因素，同时竞价涨幅受到非常规因素的影响也存在一定风险。
如何优化？
可以引入更多其他指标，如RSI、MACD、成交量等，从多个角度进行评估，同时引入基本面和宏观经济指标进行综合考虑，减少纯粹基于技术面和价格面的选股风险。
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%，竞价涨幅在-2%到5%的股票为选股对象。同时，引入基本面和宏观经济指标进行综合考虑。
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
// 筛选当日竞价涨幅在-2％到5％内
compete_price = (OPEN - TODAYOPEN) / TODAYOPEN * 100
compete_price_bool = (compete_price > -2) & (compete_price < 5)
// 合并筛选条件
result = amplitude_bool & dividend_year_bool & compete_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：当日竞价涨幅在-2％到5％内
history_data = ts.get_today_ticks('601318')
now_open = history_data.iloc[0]['price']
compete_price = (now_open - history_data.iloc[-1]['price']) / history_data.iloc[-1]['price'] * 100
compete_price_bool = (compete_price > -2) & (compete_price < 5)
# 合并筛选条件
result = amplitude_bool & dividend_year_bool & compete_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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