问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1；
- 至少5根均线重叠的股票；
- 当前PE大于0。
选股逻辑分析
该选股策略从技术面和基本面综合考虑，考虑股票的波动性、趋势、估值等因素。振幅大于1意味着股票波动性较大，在一定程度上可以体现股票热度和市场情绪。至少5根均线重叠意味着股票短期和长期趋势都比较明显。当前PE大于0表明公司处于盈利状态。该策略综合考虑了市场波动、公司趋势和盈利情况等因素，可较好地发现有潜力的标的，但也存在一定的局限性。
有何风险？
该选股策略较为侧重技术面因素，没有考虑公司基本面质量、行业等因素。同时，该选择策略对于一些波动较大的股票容易产生过多的信号，而忽视了一些多年稳健运作的标的，因此需要进一步完善。
如何优化？
为了增加选股的准确性和稳健性，可以引入其他技术指标和基本面指标辅助选股。例如，考虑加入日均线、MACD等技术指标，以及ROE、毛利率等基本面指标，以更全面、细致地把握市场热点和公司价值。此外，可以建立更为严格的选股条件，并考虑到个股的市值，以减少波动较大的小盘股对选股结果的影响。
最终的选股逻辑
综合上述分析，我们可以完善该选股策略为：
- 振幅大于1；
- 至少5根均线重叠；
- 当前PE大于0；
- 过去三年ROE大于10% ；
- 过去三年毛利率大于25% 。
同花顺指标公式代码参考
- 无通达信指标公式。
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
def get_stock_pool(date):
# 获取所有股票代码
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
# 上市不足60天的股票忽略
if (pd.to_datetime(date) - pd.to_datetime(df.loc[code]['timeToMarket'])).days <= 60:
continue
bars_all = ts.get_k_data(code, '2022-01-01', date)
if bars_all is None or bars_all.empty or len(bars_all) < 2:
continue
high, low, close = bars_all['high'].values, bars_all['low'].values, bars_all['close'].values
amplitude = (high - low) / close[:-1]
is_amplitude_large = amplitude.max() > 0.008
# 至少5根均线重叠
ma_5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
ma_10 = talib.MA(close, timeperiod=10)
ma_20 = talib.MA(close, timeperiod=20)
ma_30 = talib.MA(close, timeperiod=30)
ma_count = len(set([ma[-1] for ma in [ma_5, ma_10, ma_20, ma_30]]))
is_ma_converge = ma_count >= 5
# 当前PE大于0，过去三年ROE大于10%，过去三年毛利率大于25%
if df.loc[code]['pe'] > 0 and df.loc[code]['roe'] > 10 and df.loc[code]['gross_profit_rate'] > 25:
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars_all['close'].iloc[-1], 'industry': df.loc[code]['industry']}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['price'], ascending=False)
return result
注：该函数用于在某个日期获取备选股票池，返回dataframe，包括代码，名称，最新价格和行业。其中涉及的均线、PE、ROE、毛利率等指标可以参考财务数据接口和TALib。
## 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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