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、未清偿可转债简称不可为空的股票。
选股逻辑分析
选择振幅大于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。未清偿可转债简称不可为空可以筛选出与可转债相关的稳定股票。
有何风险？
选择未清偿可转债简称不可为空的股票可能会导致选股数量较少，较容易错过其他优秀的股票。同时，可转债的收益与风险也需要进行评估，不可盲目跟风。如果可转债市场波动较大，容易影响选股策略的效果。
如何优化？
为了降低选股数量较少的问题，可以在股票基本面和技术面上加入其他筛选条件。比如，可以加入营收增长率、利润增长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，定期对可转债市场进行监测，以保持选股策略的准确性和针对性。
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、未清偿可转债简称不可为空的股票。
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
未清偿可转债简称不可为空：
BKIPTN('未交付摘要信息',CQGC),BKIPTN('可转债简称',CQGC)!=''
说明：BKIPTN函数用于获取可转债交易日行情数据，可以筛选未交付摘要信息为真且可转债简称不为空的股票。
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.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status,list_date,industry')
stock_heat = stock_heat[stock_heat["list_date"].apply(lambda x: x.replace("-", "")) < (int(today) - 10000)]
stock_heat = stock_heat.sort_values(by=['list_date'])
stock_heat = stock_heat.iloc[:int(len(stock_heat) * 0.1), :]
for code in stock_heat["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
bond_info = pro.bond_basic(isvi='N', fields='bcode')
bond_info = bond_info[bond_info["bcode"].apply(lambda x: x.upper()).str.startswith(code)]
if len(bond_info) == 0:
continue
quote_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=(int(today) - 10), end_date=today, fields='open,close')
if len(quote_info) < 2:
continue
if quote_info["open"].iloc[-1] > quote_info["close"].iloc[-2]:
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
