(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、归属母公司股东的净利润

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:选择换手率在3%-12%之间,归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%,且非科创股票。

选股逻辑分析

该选股策略在基础选股条件的基础上加入了股票类型的判断,排除科创板股票,保证了市场活跃性和相对稳定的股价走势。该策略适合中短期持有股票,稳健的收益简单易实现。

有何风险?

该选股策略过于偏重于归属母公司股东的净利润(同比增长率),如果一个公司的净利润太高,有可能掩盖了其他问题。同时,该逻辑并未考虑公司股本结构、应收账款、资产负债率等重要指标。

如何优化?

可以结合其他技术指标,如市盈率、市净率、ROE等作出更全面的技术分析,辅助判断股票走势,同时可以增加选股策略的时段,对选取的股票做出更长期的评价,提高策略的稳定性和准确性,从而优化选股策略。

最终的选股逻辑

以股票历史价格走势为基础,选择换手率在3%-12%之间,归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%,且排除科创板股票。

同花顺指标公式代码参考

SET_CHINESE_CHARSET("UTF-8");  // 设置编码

SET_NATUREDAY_RANGE_HH(10);  // 配置指标参数

/* 选取非科创板的股票 */ 
KCB = SELECT_SECCODEINFO('001001','B'); 
BSXG = SELECT_SECCODEINFO('009","B'); // 选择科创板
CONDITION0 = NOT(KCB) AND NOT(BSXG);

/* 选取换手率在3%-12%之间的股票 */ 
CONDITION1 = HSL>=3 AND HSL<=12;

/* 选取归属母公司股东净利润(同比增长率)大于20%小于等于100% */
CONDITION2 = ZLRTB20>=20 AND ZLRTB20<=100 ;

/* 组合选股条件 */ 
LAST_CONDITION =CONDITION0 AND CONDITION1 AND CONDITION2 AND LAST_CONDITION;
CODE_LIST=SELECT_BY_KIND('stock',last_condition);

python代码参考

import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()

#### 获取满足条件的股票 #####
rs = bs.query_all_stock(day=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"))
stock_list = []

while rs.next():
    stock_code = rs.get_row_data()[0]
    if stock_code.startswith('sh.688') or stock_code.startswith('sz.300'):
        continue

    k_data = bs.query_history_k_data(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount,k", 
                                       start_date=(datetime.now()-timedelta(days=60)).strftime("%Y-%m-%d"), 
                                       end_date=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
                                       frequency="d", adjustflag="2")
    if k_data.error_code == '0' and len(k_data.data)>=60:

        check_point1 = (k_data.data[-1][5]/10000) >= 3 and (k_data.data[-1][5]/10000) <= 12

        data_profit = bs.query_profit_data(stock_code, year=2021, quarter=1)
        if data_profit.error_code == '0' and len(data_profit.data)>0:
            check_point2 = data_profit.data[0][16] >= 20 and data_profit.data[0][16] <= 100
        
        if check_point1 and check_point2:
            stock_list.append(stock_code)

df = pd.DataFrame(stock_list)
df_rank = df.sort_values(by="capital", ascending=False)
print(df_rank)

##### 登出系统 #####
bs.logout()
    ## 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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