问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 北京A股除外
- 2021年营收/2018年营收大于1.1
选股逻辑分析
- 这个策略通过寻找至少5根均线重合的股票来筛选可能具有较强趋势的股票。
- 北京A股除外，可能是因为北京A股的市场环境与其他市场不同，因此这个策略不适用于北京A股。
- 2021年营收/2018年营收大于1.1，这个条件可以筛选出营收增长较快的股票，可能具有较好的投资价值。
有何风险？
- 这个策略只考虑了股票的趋势，没有考虑股票的基本面情况，因此可能存在风险。
- 如果所选股票的基本面情况不佳，即使趋势较强，也可能表现不佳。
- 这个策略只考虑了过去几年的营收情况，没有考虑未来的发展情况，因此可能存在风险。
如何优化？
- 可以考虑加入其他基本面指标，例如市盈率、市净率等，来筛选股票的基本面情况。
- 可以考虑加入未来几年的营收预测，来更好地预测股票的未来表现。
最终的选股逻辑
- 筛选出至少5根均线重合的股票，北京A股除外。
- 筛选出2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。
- 加入其他基本面指标，例如市盈率、市净率等，筛选股票的基本面情况。
- 加入未来几年的营收预测，来更好地预测股票的未来表现。
python代码参考
- import talib
- import pandas as pd
-
读取数据
- data = pd.read_csv('data.csv')
-
筛选出至少5根均线重合的股票
- filtered_data = data[(data['SMA5'] > data['SMA10']) & (data['SMA10'] > data['SMA20']) & (data['SMA20'] > data['SMA30']) & (data['SMA30'] > data['SMA40']) & (data['SMA40'] > data['SMA50'])]
-
筛选出2021年营收/2018年营收大于1.1的股票
- filtered_data = filtered_data[(filtered_data['2021Revenue'] / filtered_data['2018Revenue']) > 1.1]
-
加入其他基本面指标，例如市盈率、市净率等
- filtered_data = filtered_data.join(talib.STDEV(filtered_data['PE'], timeperiod=12), on='Date')
- filtered_data = filtered_data.join(talib.STDEV(filtered_data['PB'], timeperiod=12), on='Date')
-
加入未来几年的营收预测
- filtered_data = filtered_data.join(pd.read_csv('forecast.csv', index_col='Date'), on='Date')
-
输出结果
- filtered_data.to_csv('filtered_data.csv')
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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