问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、连续五年ROE大于15%。选股逻辑主要综合考虑了技术面指标RSI和基本面指标ROE，以及市值因素，以寻找具备技术面劣势但基本面良好、且具有合适市值的公司股票。
选股逻辑分析
该选股策略以ROE、市值和技术面指标RSI进行综合考虑，既能筛选出基本面优秀的公司，又不会忽略技术面因素，能够较好地平衡价值和成长股的优劣。 ROE作为公司盈利能力的核心指标之一，可以反映公司的盈利能力，连续五年ROE大于15%说明公司具有较好的盈利能力。同时，市值的筛选可以有效避免个股过于小众不具备投资价值，而 RSI指标可以较好地反映出偏离正常价值的股票，筛选出技术面劣势的公司，有助于寻找较低风险的买入机会。
有何风险？
ROE作为核心指标之一，虽然可以反映出公司盈利能力，但是忽略了其他的指标可能会导致信息不全面，存在可能买入的公司并没有实现稳定的业绩增长，存在反复无常的情况。而前25个交易日的表现未被考虑也会导致该选股策略对市场的前瞻性不强。
如何优化？
选股策略可以选择加入其他的基本面指标，如PE、PB等，以更全面地判断个股价值。同时，可以根据前25个交易日的表现调整选股策略，避免短期市场热点的影响。此外，可以增加筛选条件，如成交量等，以寻找更加稳健的投资机会。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、连续五年ROE大于15%。可以细化加入PE、PB等基本面指标，以更全面地判断个股价值；同时加入前25个交易日的表现、成交量等其他指标，进行优化，避免短期市场热点的影响。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：EVERY(YEAR(CLOSE/REF(CLOSE,252))>1.15,5);
python代码参考
# 计算ROE
def calc_roe(data):
roe = data['netProfit'] / data['totalShareholderEquity']
return roe.fillna(0)
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI和ROE
rsi = talib.RSI(data['close'], 14)
roe = calc_roe(data).rolling(5).apply(lambda x: all(x > 0.15), raw=True)
# 根据市值筛选
cond1 = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11)
# 根据RSI和ROE筛选
cond2 = (rsi < 65) & (roe)
cond = cond1 & cond2
stock_list = []
if sum(cond) >= 5:
selected_data = data[cond]
selected_data = selected_data.sort_values(by='pctChg', ascending=False)
for i in range(5):
stock_list.append(selected_data.index[i])
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。
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