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,底部抬高.
选股逻辑分析
该选股逻辑仍然以技术分析为主，但对K线形态的要求有所改变，要求底部先抬高。选股逻辑中依旧注重短期投资和交易给出一些操作性指导。
有何风险？
该选股逻辑面临以下可能存在的风险：
- 过度关注技术面而忽略基本面因素；
- 追求短期交易而忽略长期投资价值；
- 底部抬高的判断容易受到市场情绪的影响，导致误判。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下方面进行改进：
- 建立全面的指标评估体系，同时考虑基本面和技术面因素；
- 加入更多参考指标，提高选股准确性；
- 考虑市场情绪和波动性，加入相应调整因素；
- 充分理解短期和长期投资交易特点，并维持平衡。
最终的选股逻辑
经过改进的选股逻辑如下：
- 近365天内振幅大于1%的股票；
- 市值小于等于100亿的股票；
- 近四个季度净利润全部为正数的股票；
- K线底部形态抬高的股票；
- 加入其他参考指标和调整因素，充分考虑市场情绪和波动性；
- 充分理解短期和长期交易投资特点，并对其进行平衡。
同花顺指标公式代码参考
该选股逻辑的同花顺指标公式如下：
SELECT (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND CAPITALIZATION<=100 AND AVERAGE(NET_PROFIT)>0 AND LLV(LOW,K-1)<LLV(LOW,K-2) AND LLV(LOW,K)<REF(LLV(LOW,K),1);
python代码参考
该选股逻辑的python代码如下：
def bottom_picker(context):
# 振幅大于1%
narrow_stocks = context.narrow_stocks[((context.narrow_stocks.high/context.narrow_stocks.low)-1) > 0.01]
# 100亿市值以内的企业
small_cap = narrow_stocks[narrow_stocks.capitalization <= 10000000000]
# 最近四个季度净利润均为正数
profitable = small_cap[small_cap.net_profit > 0]
# K线底部抬高
bottom_stocks = profitable[(talib.LLV(low, timeperiod=9) < talib.LLV(low, timeperiod=8)) & (talib.LLV(low, timeperiod=9) < talib.RETLINE(talib.LLV(low, timeperiod=9), timeperiod=1))]
# 其他指标
return_stocks = bottom_stocks.loc[bottom_stocks.OBV.pct_change(30) > 0]
# 调整因素
return_stocks = sort_stocks(return_stocks)
return return_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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