问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底、连续5年ROE＞15%，选出符合条件的个股。在每年初评估股票，选出总市值前50%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样是基于三个条件进行选股，振幅大于1说明股票波动较大，机构抄底则说明机构看好股票的价值，连续5年ROE＞15%则说明公司具备较好的盈利能力。这三个条件相互结合，能够筛选出市值排名较高且价值有保证的优质投资标的。
有何风险？
该选股策略仅考虑了公司盈利能力，而忽略了其他因素，如公司财务风险、市场竞争等因素。同时鉴于市场风险和趋势的不确定性，该选股策略难以做到完全准确，需要结合市场情况进行调整。
如何优化？
可以加入更多的指标，如股票估值、市净率、市盈率等指标，以多维度评估股票的价值和潜在风险。另外，可以结合其他量化模型进行比较，以提高选股策略的精度和实用性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1（SYNJZ('AMO',1) > 1）、机构抄底（ABS(ORG_DIFF_VOL_TO-ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0）、连续5年ROE＞15%（AND(CAGR(EPS),5)>=15），在每年初选出符合条件且总市值排名前50%的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO',1) > 1；
机构抄底：ABS(ORG_DIFF_VOL_TO-ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0；
连续5年ROE＞15%：AND(CAGR(EPS),5)>=15；
最终选股条件：SYNJZ('AMO',1) > 1 AND ABS(ORG_DIFF_VOL_TO-ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0 AND AND(CAGR(EPS),5)>=15。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 振幅大于1
condition1 = SYNJZ('AMO',1) > 1
# 机构抄底
org_data = ts.get_hist_data('600519', '20210901', '20211001')
org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] = org_data['turnover'] - org_data['volume']
org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY'] = org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'].shift(1)
condition2 = abs(org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] - org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY']) > 0
# 连续5年ROE＞15%
eps_data = ts.get_profit_data(2021, 4)
eps_data = eps_data.loc[eps_data['roe']>15]
symbol_list = eps_data['code'].tolist()
condition3 = CANDLETOPSELECTBYPERIOD(symbol_list, 5, 'year')
# 总市值排名前50%
stock_data = ts.get_today_all()
stock_data = stock_data[stock_data['market_cap'] > 0]
stock_data = stock_data.sort_values(by='market_cap', ascending=False)
stock_data = stock_data.head(int(len(stock_data)/2))
selected_data = stock_data[condition1&condition2&condition3].index.tolist()
return selected_data
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股可结合具体情况进行适度修改。
## 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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