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%，集中度(前20股合计占比)小于70%。适合寻找具有成长性、规模适中、分散度高的股票。
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，集中度小于70%表示该股票分散度高。通过这些条件的筛选，可以挑选出具有成长性、规模适中、分散度高的股票。
有何风险？
在集中度的筛选方面，选取集中度小于70%的股票，有可能会忽略了某些行业内集中度高但业绩表现优秀的公司。同时，本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，如股价与市净率、ROE、市场相对强弱指标等。同时，可以考虑针对不同行业，增加特定的筛选条件和指标，以更好地挖掘优质股票。在集中度的筛选方面，可以将集中度阈值进行量化处理，如选取前30股合计占比小于70%的股票等。
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%，集中度(前20股合计占比)小于70%。
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%且集中度小于70%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_DQ_AMT / S_VAL_MV AS concentration_ratio,
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_DQ_TRADESTATUS <> '停牌'
AND S_INFO_ST_FLAG = '否'
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_INFO_LISTEDSTATE <> '退市'
AND S_INFO_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 TRUNC(TRADE_DT, 'Q') =
(
SELECT
max(TRUNC(TRADE_DT, 'Q'))
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_DQ_AMT / S_VAL_MV <= 0.7
AND S_VAL_MV >= 2;
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()
# 筛选集中度小于70%的股票
stock_concentration = data[['amount']].sort_values('amount', ascending=False)
concentration_ratio = stock_concentration['amount'].iloc[:20].sum() / stock_concentration['amount'].sum()
filter_cond = (concentration_ratio < 0.7)
# 筛选满足条件的股票
filter_cond = 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。
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