问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年、换手率在2%~9%之间的股票。
选股逻辑分析
振幅大于1可以筛选出市场活跃性较强的股票，上市时间大于一年可以筛选出稳定的股票。换手率在2%~9%之间可以筛选出适度活跃的股票。
有何风险？
过于依赖股票交易数据，可能忽略了股票的基本面因素。同时，选股逻辑比较简单，容易被其他选手复制，并且由于选股逻辑太过公开，可能导致股票暴涨，进而导致持股者大量买入，最终造成股价无法持续。
如何优化？
可以在股票基本面和技术面上加入其他筛选条件。比如，可以加入市盈率、市净率等基本面指标来筛选股票；加入RSI、MACD等技术指标来筛选股票。同时，对换手率进行动态调整，以适应市场变化和股票表现。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年、换手率在2%~9%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅：
VAR1:=(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))*100;
VAR1>1
上市时间：
DATEDIFF(LISTDATE,TODAY)>365
换手率：
VOLRATE:=(AMOUNT/10000)/(CAPITAL/10000);
VOLRATE>2 AND VOLRATE<9
python代码参考
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
today = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1')["cal_date"].values[-1]
# 获取股票热度列表
stock_heat = pro.query('top_list', ts_code='', trade_date=today, list_date='',
market_type='', publisher='', fields='ts_code,name,vol_ratio')
stock_heat = stock_heat.sort_values(by=['vol_ratio'], ascending=False)
stock_heat = stock_heat.iloc[:int(len(stock_heat) * 0.1), :]
for code in stock_heat["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
quote_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=(int(today) - 10), end_date=today, fields='open,close,vol')
if len(quote_info) < 1:
continue
vol_sum = quote_info["vol"].sum()
if vol_sum == 0:
continue
vol_rate = (vol_sum / (quote_info["open"][0] * quote_info["close"][0] * 10000))
if vol_rate < 0.02 or vol_rate > 0.09:
continue
selected_stocks.append(code)
if len(selected_stocks) >= n:
break
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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