(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、日线macd>0_

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

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,日线macd>0。

选股逻辑分析

该选股逻辑结合了技术面和基本面因素,要求股票满足振幅大于1%、市值不超过100亿的无亏损企业,且日线MACD为正。MACD是衡量市场动力的指标之一,如果MACD为正,则表明涨势仍在继续,有一定的上涨空间,可以增高选股成功率。但该选股逻辑可能忽略了一些重要的风险和未来的发展趋势等因素,需要进行优化。

有何风险?

该选股逻辑可能存在以下风险:

  1. 忽略了一些重要的基本面和未来的经营发展趋势等因素,可能选出一些目前的市场热门,但未来无法持续表现的股票;
  2. 选股标准相对较宽松,可能选出低质量的股票;
  3. 只参考了过去的走势和技术面,缺少对股票内在价值的评估和预测;
  4. 忽略经济和政策环境等因素的影响,可能无法准确预测未来走势。

如何优化?

为了优化选股逻辑,可以考虑以下方面进行改进:

  1. 增加对企业基本面和财务指标的评估,如收益率、市盈率、市净率、现金流等,以更全面地评估企业的价值;
  2. 考虑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;
  3. 考虑参考其他的技术指标和量价分析等,如RSI指标等,作为辅助指标综合筛选股票;
  4. 选股标准相对比较严格,将要求振幅和市值之外的条件逐步细化,提高精度;同时,也应考虑从选股逻辑中删除某些弱效、不可靠的筛选条件。

最终的选股逻辑

经过改进的选股逻辑如下:

  1. 满足振幅大于1%、市值不超过100亿、无亏损的企业;
  2. 日线MACD为正;
  3. 综合考虑其他重要指标,如收益率、市盈率、市净率、现金流等,且要求等级较高;
  4. 对未来发展趋势、行业竞争等因素进行评估,以便更好地评估企业的长期投资价值;
  5. 设置选股标准相对比较严格,要求振幅和市值之外的条件逐步细化。

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:

DIF = EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26);
DEA = EMA(DIF, 9);
MACD = 2 * (DIF - DEA);
COUNT(MACD > 0, 1);

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]
    # 日线MACD为正
    diff, dea, macd = talib.MACD(non_loss.close.values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    macd_positive = (macd > 0)[-1]
    selected = non_loss[macd_positive]
    # 综合考虑其他重要指标,如收益率、市盈率、市净率、现金流等
    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)]
    # 对未来发展趋势和行业风险进行评估
    selected = selected[selected.roe > 15][selected.shift(1).roe > 15][selected.shift(2).roe > 15][selected.shift(3).roe > 15][selected.shift(4).roe > 15]
    # 对选股标准进行逐步细化
    selected = sort_stocks(selected, 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?

    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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论

需要帮助?

试试AI小助手吧