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,连续5年ROE＞15%。
选股逻辑分析
该选股逻辑侧重于基本面分析，要求股票满足振幅大于1%、市值不超过100亿的无亏损企业，并且连续5年ROE不低于15%。符合该条件的股票相对于其他企业来说更加盈利，具有较高投资价值。但是该选股逻辑过于依赖企业的历史业绩，忽略了未来的经营发展和行业风险等因素。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 依赖历史业绩，无法反映未来的经营发展和行业风险等因素；
- 过于追求高ROE，可能短视盲目忽略了股票的价值；
- 只注重基本面分析，忽略技术面因素的影响；
- 过分追求巨额收益，容易忽略股票的风险；
- 选股标准过于苛刻，可能存在选股难度较高的问题。
如何优化？
为了优化选股逻辑，可以考虑以下方面进行改进：
- 综合考虑技术面和基本面等多方面因素，建立全面的指标评估体系；
- 根据不同的行情，制定不同的选股标准，避免过于依赖单一指标；
- 加入对未来发展趋势的预测因素，以便更好地评估企业未来的盈利能力；
- 避免过分追求高ROE，建立评估企业综合价值的指标体系；
- 降低选股难度，考虑放宽部分选股标准。
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；
- 连续5年ROE不低于15%；
- 综合考虑其他重要指标，如市盈率、市净率、现金流等；
- 对未来发展趋势进行预测，以便更好地评估企业未来的盈利能力；
- 选股标准较此前放宽，以缩小选股范围。
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 ROE3>15 AND ROE4>15 AND ROE5>15;
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def fundamental_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]
# 最近三年ROE指数均大于15%
high_roe_stocks = small_cap[small_cap.ROE3 > 15][small_cap.ROE4 > 15][small_cap.ROE5 > 15]
# 综合考虑其他重要指标，如市盈率、市净率、现金流等
high_roe_stocks = high_roe_stocks[high_roe_stocks.PE > talib.MA(high_roe_stocks.PE, timeperiod=5)]
high_roe_stocks = high_roe_stocks[high_roe_stocks.PB > talib.MA(high_roe_stocks.PB, timeperiod=5)]
high_roe_stocks = high_roe_stocks[high_roe_stocks.cash_flow > talib.MA(high_roe_stocks.cash_flow, timeperiod=5)]
# 对未来发展趋势进行预测，以便更好地评估企业未来的盈利能力
high_roe_stocks = high_roe_stocks[high_roe_stocks.predicted_earnings_growth > high_roe_stocks.earnings_growth]
# 评估选股逻辑独立性
high_roe_stocks = sort_stocks(high_roe_stocks)
return high_roe_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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