(同花顺量化)2021年营收除2018年营收大于1

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2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:RSI小于65、MACD零轴以上、2021年营收/2018年营收大于1.1。该选股策略综合考虑了技术面指标和基本面因素,旨在寻找近期股价表现良好,业绩增长稳定的股票。

选股逻辑分析

该选股策略主要基于以下因素:

  1. 技术面:RSI指标反映市场情绪,RSI小于65表示市场情绪不是过度乐观状态;MACD指标反映短期走势,MACD零轴以上表示市场情绪变得更加强劲。
  2. 基本面:2021年营收/2018年营收大于1.1,说明企业业绩增长稳定。

该选股策略综合考虑了技术面指标和基本面因素,旨在寻找近期股价表现良好,业绩增长稳定的股票。但是,该选股策略仍然忽略了其他基本面因素,例如盈利能力、资产负债率等,可能会影响选股的准确性和风险控制。在实际选股操作中,应该注意综合考虑各种因素和细节。

有何风险?

该选股策略可能存在以下风险:

  1. 忽略了股票整体市场行情因素;
  2. 由于本选股策略仅以营收为衡量标准,会存在企业虚增营收的情况,选股的准确性和风险控制有待提高;
  3. 由于某些行业短时间内难以出现极端收入增长,可能造成某些潜力股被忽略;
  4. 该选股策略仅考虑了短期走势的影响,容易被市场波动干扰。

如何优化?

为提高该选股策略的准确性和有效性,应该:

  1. 结合技术面和基本面因素,在筛选股票时,应该同时考虑盈利能力、资产负债率、ROE等其他财务指标,以全面评估企业业绩;
  2. 引入其他具备稳定性、流动性的交易数据指标,例如均线交叉、KDJ等指标,综合考虑和评估;
  3. 优化选股策略的算法和模型,引入机器学习等技术,提高选股策略的准确性和效率;
  4. 结合行业发展趋势和市场趋势,加强对行业和个股的研究和预测,进行高效筛选和投资。同时,需要注意跟踪股票走势和经济趋势,在条件变化时适时调整选股策略。

最终的选股逻辑

选股条件为RSI小于65、MACD零轴以上、2021年营收/2018年营收大于1.1。该选股策略综合考虑了技术面指标和基本面因素,旨在寻找近期股价表现良好,业绩增长稳定的股票。

以下为同花顺选股指标公式:

  • RSI指标:RSI(14);
  • MACD指标:DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26); DEA:=EMA(DIF,9); MACD:=(DIF-DEA)*2;  

Python代码参考

以下是Python代码实现该选股逻辑:

import tushare as ts

# 定义选股条件
def condition(stock):
    # 获取RSI指标
    rsi = ts.get_k_data(stock, ktype='D')['close'].astype(float).talib('RSI', timeperiod=14)[-1]
    if rsi >= 65:
        return False
    # 获取MACD指标
    df_daily = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
    if df_daily.empty:
        return False
    dif = df_daily.iloc[-1]['close'].ewm(span=12).mean() - df_daily.iloc[-1]['close'].ewm(span=26).mean()
    dea = dif.ewm(span=9).mean()
    macd = (dif - dea) * 2
    if macd <= 0:
        return False
    # 业绩增长稳定
    df_profit = ts.get_profit_data(year=2018, top=0)['code'].str.lower()
    if stock.lower() not in df_profit.to_list():
        return False
    rate = ts.get_profit_data(year=2021, top=0)[ts.get_profit_data(year=2021, top=0)['code'].str.lower() == stock.lower()]['operate_income']
    if not rate.empty and rate.iloc[0] / df_profit[df_profit == stock.lower()].index.tolist().__len__() >= 1.1:
        return True
    return False

# 获取所有A股股票列表
stocks = ts.get_stock_basics().index.tolist()
selected_stocks = filter(condition, stocks)

# 打印符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
    print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]['name'])

为确保选股的准确性,应该准确更新股票的技术指标、市场情绪数据、财务数据、基本面数据、市盈率、市净率、行业数据、竞争对手数据等信息,以便更准确地判断股票的潜在增长性和风险。同时,需要结合专家意见、行业趋势和市场趋势进行研究和预测,及时调整选股策略,避免加大潜在的投资风险。

    ## 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?

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