选股逻辑
选股条件包括：振幅大于1、15分钟周期MACD绿柱变短、2021年营收/2018年营收大于1.1。
选股逻辑分析
该选股逻辑在原有选股条件的基础上，加入了企业基本面因素，即所选股票的2018年和2021年营收的比较。这样可以更好地筛选出具有相对较好的成长性质的股票。
有何风险？
该选股逻辑仍然存在以下风险：1）对于20年以上的老股票，2018年营收可能不能代表企业的整体经营情况，因此具有一定局限性； 2）振幅大的股票存在不确定性和潜在的风险因素；3）未能考虑其他企业基本面因素，存在忽视某些风险的可能性。
如何优化？
优化方案包括：1）对老股票的筛选，可增加其他基本面指标的考虑，如净资产收益率、销售毛利率等；2）对振幅大的股票产生影响的原因需进一步加以分析，可增加价格和量能的考虑，如价格突破、资金流入流出等指标，以提高选股的准确性；3）加入其他基本面指标，如价格-收益率比率、基本面数据质量等，以更全面的把握企业整体情况，降低风险。
最终的选股逻辑
选股条件包括：振幅大于1、15分钟周期MACD绿柱变短、2021年营收/2018年营收大于1.1。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：IF(AMP > 1,1,0)
15分钟周期MACD绿柱变短：IF(BARSLAST(MACD() < 0 AND MACD() > REF(MACD(), 1)), 1, 0)
2021年/2018年营收大于1.1：IF(REVSUM/(REVSUM[#-3]>REF(REVSUM[#-3],1)*1.1), 1, 0)
综合筛选结果：IF(A AND B AND C,1,0)
python代码参考
import tushare as ts
from talib import abstract
# 获取所有股票数据
df_all = ts.get_today_all()
# 挑选符合条件的股票
df_filted_by_amp = df_all[df_all['turnoverratio'] > 1]
df_k_data = ts.get_k_data('000001', '15')
df_k_data['MACD'], _, df_k_data['MACD_Hist'] = abstract.MACD(df_k_data, timeperiod_fast=12, timeperiod_slow=26, timeperiod_signal=9)
df_filtered_1 = df_filted_by_amp.merge(df_k_data[['date', 'MACD_Hist']], on='date', how='inner')
df_filtered_1['short_macd'] = (df_filtered_1['MACD_Hist'] < 0) & (df_filtered_1['MACD_Hist'] > df_filtered_1['MACD_Hist'].shift())
df_financial_report_1 = ts.get_report_data(2021, 1)
df_financial_report_2 = ts.get_report_data(2018, 4)
df_filtered_1 = df_filtered_1.merge(df_financial_report_1[['code', 'eps']], on='code', how='inner')
df_filtered_1 = df_filtered_1.merge(df_financial_report_2[['code', 'eps']], on='code', how='inner')
df_filtered_1['REVSUM'] = df_filtered_1['eps_x'] * 10000 * 4
df_filtered_1['REVSUM[#-3]'] = df_filtered_1['eps_y'] * 10000 * 4
df_filtered_1 = df_filtered_1[df_filtered_1['REVSUM'] / (df_filtered_1['REVSUM[#-3]'] > df_filtered_1['REVSUM[#-3]'].shift() * 1.1)]
df_filtered_2 = df_filtered_1.sort_values(by=['amount'], ascending=False)
# 输出结果
df_final = df_filtered_2[['code', 'name', 'trade', 'changepercent', 'open', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
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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