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，剔除昨日涨停。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于振幅、市值和涨停的限制条件进行股票筛选，并通过剔除昨日涨停的方式避免盲目跟随炒作热度，但由于仍然未考虑企业本身的基本面、财务状况、未来成长性等因素，存在仍然较大的风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略了企业的基本面和未来成长性的评估，可能会选股到存在系统风险的公司，而不是具有真实长期增长能力的股票；
- 通过剔除昨日涨停方式进行风险控制，但不能避免高热度股票的买入，对于特别热门股票仍面临重大风险；
- 存在被“打板”而被剔除的股票，一些可能是因为技术原因，而非企业本身因素造成的。
如何优化？
为了改进该选股策略，可以考虑以下方面：
- 增加对公司的财务指标、经营状况、管理能力和未来发展潜力的评估，以便深入评估股票的风险和长期价值；
- 通过增加趋势、量能、技术指标等市场情况因素来提高选股的准确性；
- 制定规则来确保选股策略的长期稳健，避免出现过度风险的情况；
- 采取分层风控的方法来控制风险，例如设置持仓比例等。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
1.振幅大于1%, 100亿市值以内的无亏损企业；
2.剔除昨日涨停的股票；
3.相对于市场均值，股票股价的相对强弱指标为 1；
4.根据 MA(5) 与 MA(30) 选取相对于股票当前市价的偏移程度小于 ±2% 的股票；
5.相对于过去一年的股价在一定范围内，盈利能力越好的股票，得到的权重越高。
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：
无
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def technical_picker(context):
# 振幅大于1%, 100亿市值以内的无亏损企业
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]
# 剔除昨日涨停
selected = filter_no_st_stocks(non_loss, '1B')
# 相对于市场均值，股票股价的相对强弱指标为1
selected = selected[selected.price_strength == 1]
# 相对于过去一年的股价在一定范围内，盈利能力越好的股票，得到的权重越高
selected = selected[selected.earnings_growth > talib.MA(selected.earnings_growth, timeperiod=250)]
selected['score'] = -(selected.price - talib.MA(selected.price, timeperiod=30)) / talib.MA(selected.price, timeperiod=30)
selected = selected[(-0.02 < selected['score']) & (selected['score'] < 0.02)]
selected['score'] = selected.score * selected.earnings_growth
# 增加对公司的财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估
selected = selected[selected.predicted_earnings_growth > selected.earnings_growth]
selected = selected[selected.PE > talib.MA(selected.PE, timeperiod=5)]
selected = selected[selected.PB > talib.MA(selected.PB, timeperiod=5)]
selected = selected[selected.cash_flow > talib.MA(selected.cash_flow, timeperiod=5)]
selected = sort_stocks(selected, 'score', ascending=False)
return selected.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？
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