问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在3%到12%之间，涨跌幅乘以超大单净量大于0，连续5年ROE大于15%作为选股范围。
选股逻辑分析
该选股策略相较于前一个策略增加了对公司基本面的考虑。ROE作为公司盈利能力的重要指标，可以提高策略的准确率。同时，该选股策略的条件相对简单，易于理解和操作。
有何风险？
该选股策略中仍然存在较高的市场、行情波动的风险，同时被选出来的标的可能会在公司基本面出现变化导致不再符合筛选条件，也需要及时进行调整。
如何优化？
可以结合其他公司基本面指标，如市盈率、市净率等，综合考虑公司的整体估值。同时，可以加入技术指标和基本面指标的交叉，更好的筛选符合多方面条件的标的。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间，涨跌幅乘以超大单净量大于0，连续5年ROE大于15%为选股范围。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需公式：
选股公式：
SELECT
STOCK_SYMBOL AS code
FROM
(
SELECT
STOCK_SYMBOL,
YEAR,
AVG(ROE) AS avg_roe
FROM
FUNDAMENTAL
WHERE
YEAR <= YEAR(TODAY) AND YEAR >= YEAR(TODAY) - 4
GROUP BY
STOCK_SYMBOL, YEAR
HAVING
AVG(ROE) > 15
) t1
WHERE
EXISTS(
SELECT
NULL
FROM
CandlesDay
WHERE
code = t1.STOCK_SYMBOL
AND
VOLUME >= 100000
AND
TURNOVER_RATIO >= 3
AND
TURNOVER_RATIO <= 12
AND
(CLOSE - OPEN) * (BIG) / 10000 > 0
)
ORDER BY
t1.AVG_ROE DESC
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股策略：
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
def select_stock(data: pd.DataFrame, n=10) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
roe = df.loc[:datetime.now().year, 'roe']
if (len(roe) == 5) and (roe > 0.15).all() and \
(df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-6:-1].mean() > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] > 3) and (df['turnover_rate'].iloc[-1] < 12) and \
((df['close'] - df['open']) * df['buy_volume'].iloc[-1] / 10000 > 0):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (df['close'].iloc[-1] * 10000)
selected_stocks.append((code, s_weight))
selected_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_stocks = selected_stocks[:n]
return [x[0] for x in selected_stocks]
## 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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