问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%，选取规模在2亿以上的股票。适合寻找具有成长性、规模适中且风险较小的股票。
选股逻辑分析
在技术面方面，RSI指标小于65，意味着被筛选出的股票都处于相对弱势的状态，有上涨的潜力；在基本面方面，净利润同比增长率大于20%小于等于100%，代表股票的成长性较好，选取规模在2亿以上的股票可以筛选出较为稳健的股票。从而可以筛选出具有成长性、规模适中、风险较小的股票。
有何风险？
在规模的筛选方面，选取规模在2亿以上的股票有可能会忽略一些业绩较好但规模较小的股票。此选股策略忽略了其他基本面和技术面指标，可能会忽略一些优质股票。
如何优化？
可以增加其他基本面和技术面指标来筛选优质股票，如价格动量指标、市场相对强弱指标等。同时可以对规模进行量化处理，如选取市值排名在前30%的股票等。此外，可以考虑针对不同行业，增加针对性的筛选条件和指标，以更好地挖掘各行业的优质公司。
最终的选股逻辑
本选股逻辑为：RSI指标小于65，归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%，选取规模在2亿以上的股票。
同花顺指标公式代码参考
//选取最新季度净利润同比增长率大于20%小于等于100%,规模在2亿以上的A股股票
SELECT S_INFO_WINDCODE AS CODE, S_CON_WINDCODE AS NAME, S_VAL_MV / POWER(10,8) AS MV, S_VAL_PB_NEW, S_VAL_PE_TTM, S_VAL_PS_TTM, S_FA_EPS_BASIC_EXCL_EXTRA_TTM, S_FA_YOYPROFIT_MINORITY, S_FA_YOYPROFIT_ISSUE
FROM ASHAREDESCRIPTION, ASHAREEODDERIVATIVEINDICATOR, ASHAREFINANCIALINDICATOR
WHERE S_INFO_EXCHMARKET = 'SSE'
AND S_INFO_LISTEDSTATE <> '退市'
AND S_INFO_ST_FLAG = '否'
AND S_DQ_CLOSE >= 5
AND S_DQ_CLOSE <= 100
AND S_DQ_TRADESTATUS <> '停牌'
AND TRADE_DT BETWEEN ADD_MONTHS(TRUNC(TO_DATE(CURRENT_DATE, 'YYYY-MM-DD'), 'YYYY'), -6) AND ADD_MONTHS(TRUNC(TO_DATE(CURRENT_DATE, 'YYYY-MM-DD'), 'YYYY'), -3)-1
AND S_CON_WINDCODE NOT LIKE '%B'
AND S_INFO_WINDCODE = S_CON_WINDCODE
AND S_INFO_WINDCODE = S_VAL_WINDCODE
AND S_VAL_PB_NEW IS NOT NULL
AND S_VAL_PB_NEW > 0
AND S_VAL_PE_TTM IS NOT NULL
AND S_VAL_PS_TTM IS NOT NULL
AND S_FA_EPS_BASIC_EXCL_EXTRA_TTM IS NOT NULL
AND S_FA_YOYPROFIT_MINORITY IS NOT NULL
AND S_FA_YOYPROFIT_ISSUE IS NOT NULL
AND TO_CHAR(TRADE_DT, 'YYYY-MM-DD') =
(SELECT MAX(TO_CHAR(TRADE_DT, 'YYYY-MM-DD'))
FROM ASHAREEODDERIVATIVEINDICATOR
WHERE TRADE_DT BETWEEN ADD_MONTHS(TRUNC(TO_DATE(CURRENT_DATE, 'YYYY-MM-DD'), 'YYYY'), -6) AND ADD_MONTHS(TRUNC(TO_DATE(CURRENT_DATE, 'YYYY-MM-DD'), 'YYYY'), -3)-1)
AND S_FA_YOYPROFIT_MINORITY > 0.2
AND S_FA_YOYPROFIT_MINORITY <= 1
AND S_VAL_MV >= 2
ORDER BY S_DQ_AMOUNT_TODAY DESC
Python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 筛选规模在2亿以上的A股股票
stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()
market_capitalization = ts.get_stock_basics().loc[stock_list]['totals'] * ts.get_stock_basics().loc[stock_list]['price']
stock_list = market_capitalization[market_capitalization >= 2e8].index.tolist()
# 计算归属母公司股东的净利润同比增长率
data['net_profits_growth'] = data['net_profits'].pct_change()
# 筛选满足条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (data['net_profits_growth'] > 0.2) & (data['net_profits_growth'] <= 1)
# 按个股热度从大到小排序
stock_list = data[filter_cond].groupby(level=0).sum().sort_values('amount', ascending=False).index.tolist()
return stock_list
## 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。
