问财量化选股策略逻辑

选股逻辑分析

问财量化选股策略逻辑

首先，我们使用动态市盈率指标来筛选股票，筛选出市盈率大于0且小于50的股票。接下来，我们使用分时换手率指标来进一步筛选出前两个换手率较高的股票。最后，我们使用净资产收益率（roe）指标来筛选出ROE由大到小的股票。

风险分析

该选股策略的风险主要在于选股指标的局限性，可能会错过一些优质股票。另外，由于选股策略主要依赖历史数据，可能会面临数据偏差的风险。

如何优化？

为了优化该选股策略，我们可以考虑引入更多的选股指标，例如市净率、股息率等，以提高选股的准确性。此外，我们也可以通过技术分析来进一步确认股票的质量。

最终选股逻辑

基于以上分析，最终的选股逻辑为：动态市盈率 > 0且 < 50，分时换手率前两个，roe由大到小。

常见问题

问财量化选股策略逻辑

1. 这个策略是如何工作的？
2. 为什么使用动态市盈率指标？
3. 分时换手率前两个的含义是什么？
4. 如何确认股票的ROE由大到小？
5. 这个策略有什么优缺点？

风险分析

1. 该策略有哪些潜在风险？
2. 数据偏差的风险是如何产生的？
3. 如何降低这种风险？

如何优化？

1. 如何引入更多的选股指标？
2. 技术分析是如何被应用的？

指标公式代码参考

def get_stock_screeners(stock_list, dynamic_pe_ratio_min, dynamic_pe_ratio_max, turnover_ratio_min, turnover_ratio_max, roe_min):
    stock_screeners = []
    for stock in stock_list:
        dynamic_pe = stock.dynamic_pe_ratio
        turnover = stock.turnover_ratio
        roe = stock.roe
        if dynamic_pe_ratio_min < dynamic_pe < dynamic_pe_ratio_max and turnover_ratio_min < turnover < turnover_ratio_max and roe_min < roe < roe_min:
            stock_screeners.append(stock)
    return stock_screeners

注意：指标公式代码参考中的指标需要使用相应的数据源进行替换。

指标公式代码参考

问财量化选股策略逻辑

无

风险分析

无

如何优化？

无

最终选股逻辑

动态市盈率 > 0且 < 50，分时换手率前两个，roe由大到小。

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？

点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。