问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,100亿市值以内的无亏损企业,今日最低价小于昨日最低价。
选股逻辑分析
该选股逻辑侧重于技术面分析，要求股票满足振幅大于1%、市值不超过100亿的无亏损企业，并且今日的最低价比昨日最低价要小。符合该条件的股票具有较高的短期投机价值，但可能忽略了企业的基本面和未来的经营发展等因素，存在一定的风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 重视短期市场波动性，忽略企业的基本面和长期投资价值；
- 单一指标选股容易过于主观，需要综合考虑其他因素进行评估；
- 忽略未来的经营发展和行业风险等因素，难以评估企业的长期投资价值。
如何优化？
为了优化选股逻辑，可以考虑以下方面进行改进：
- 综合考虑技术面、基本面和市场情绪等多方面因素，建立全面的指标评估体系；
- 考虑调整选股标准，降低选股难度，避免过于依赖单一指标；
- 加入对未来发展趋势和行业风险的评估因素，以便更好地评估企业的长期投资价值；
- 选股标准相对较宽松，以降低选股难度。
最终的选股逻辑
经过改进的选股逻辑如下：
- 满足振幅大于1%、市值不超过100亿、无亏损的企业；
- 今日最低价小于昨日最低价；
- 综合考虑其他重要指标，如市盈率、市净率、现金流等；
- 对未来发展趋势和行业风险进行评估，以便更好地评估企业的长期投资价值；
- 选股标准相对较宽松，以降低选股难度。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式如下：
SELECT (LOW - REF(LOW, 1)) / REF(CLOSE, 1) < 0 AND (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND CAPITALIZATION <= 100 AND AVERAGE(NET_PROFIT) > 0;
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def technical_picker(context):
# 振幅大于1%、市值不超过100亿、无亏损的企业
narrow_stocks = context.narrow_stocks[((context.narrow_stocks.high / context.narrow_stocks.low) - 1) > 0.01]
small_cap = narrow_stocks[narrow_stocks.capitalization <= 10000000000]
non_loss = small_cap[small_cap.average_net_profit > 0]
# 今日最低价小于昨日最低价
compare_low = non_loss[non_loss.low < non_loss.shift(1).low]
# 综合考虑其他重要指标，如市盈率、市净率、现金流等
candle_stocks = compare_low[compare_low.PE > talib.MA(compare_low.PE, timeperiod=5)]
candle_stocks = candle_stocks[candle_stocks.PB > talib.MA(candle_stocks.PB, timeperiod=5)]
candle_stocks = candle_stocks[candle_stocks.cash_flow > talib.MA(candle_stocks.cash_flow, timeperiod=5)]
# 对未来发展趋势和行业风险进行评估
candle_stocks = candle_stocks[candle_stocks.predicted_earnings_growth > candle_stocks.earnings_growth]
candle_stocks = candle_stocks[candle_stocks.roe > 15][candle_stocks.shift(1).roe > 15][candle_stocks.shift(2).roe > 15][candle_stocks.shift(3).roe > 15][candle_stocks.shift(4).roe > 15]
# 评估选股逻辑独立性
candle_stocks = sort_stocks(candle_stocks)
return candle_stocks.index.tolist()
## 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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