(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、昨天3连板_

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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,昨天3连板。

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,并且昨天出现3连板。符合该条件的股票相对于其他企业来说价格波动较为剧烈,具有较高投机价值。但是该选股逻辑忽略了企业的基本面和未来的经营发展等因素,可能存在较高的风险。

有何风险?

该选股逻辑可能存在以下风险:

  1. 过分追求高波动性和忽略基本面的影响,容易受市场情绪的影响;
  2. 选择三连板的标准过于苛刻,可能存在选股难度较高的问题;
  3. 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:

  1. 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;
  2. 考虑调整选股标准,降低选股难度,避免过于依赖单一指标;
  3. 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;
  4. 避免过分追求高波动性,建立评估投机价值和长期价值的指标体系。

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. 昨天出现3连板;
  3. 综合考虑其他重要指标,如市盈率、市净率、现金流等;
  4. 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;
  5. 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 (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND CAPITALIZATION<=100 AND AVERAGE(NET_PROFIT)>0 AND CANDLE_TYPE=5 AND REF(CANDLE_TYPE, 1)=5 AND REF(CANDLE_TYPE, 2)=5 AND HIGH=CLOSE;

python代码参考

选股逻辑的python代码如下:

def technical_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]
    # 昨天出现3连板
    candle_stocks = small_cap[small_cap.candle_type==5][small_cap.shift(1).candle_type==5][small_cap.shift(2).candle_type==5][small_cap.high==small_cap.close]
    # 综合考虑其他重要指标,如市盈率、市净率、现金流等
    candle_stocks = candle_stocks[candle_stocks.PE > talib.MA(candle_stocks.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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