问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了技术面指标和基本面指标，通过股票波动情况、K线的判断和归属母公司股东的净利润增长率进行综合评估。通过综合选股指标，进一步提高选股策略的精准度。
有何风险？
该选股策略同样存在市场风险和不确定性。特别是基于基本面指标进行选股，可能存在公司财报数据的调整和突然变化导致的影响，因此需要进行动态调整、及时更新选股策略。
如何优化？
为避免上述风险，我们可以采用更加准确、实时的财报数据。同时，我们还可以引入更多基本面指标，例如市盈率、市净率、ROE等，提高对股票基本面情况的综合刻画能力。可以考虑通过机器学习等技术进行更加深入精细化的选股策略优化。
最终的选股逻辑
在综合考虑以上因素的基础上，我们提出了完善后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 最近一季度归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略在同花顺中的指标公式代码：
FILTER:(LOW-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)>0.01 AND C<20 AND SUN_JLR_ZLYY_TB20TO100>20 AND SUN_JLR_ZLYY_TB20TO100<=100;
其中 SUN_JLR_ZLYY_TB20TO100 表示最近一季度归属母公司股东的净利润同比增长率，筛选条件为大于20%小于等于100%。
Python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 数据预处理部分，假设已获得数据close，high，low，open，归属母公司股东的净利润同比增长率数据growth
import pandas as pd
# 计算振幅
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
# 筛选符合条件的标的
selected_stocks = pd.DataFrame({'amplitude':amplitude, 'open':open, 'close':close, 'growth':growth}).query('amplitude > 0.01 & C < 20 & growth > 0.2 & growth <= 1')
return selected_stocks.index.tolist()
通过 Python 实现该策略的选股逻辑，我们同样引入了 Pandas 库，通过 query()方法进行条件筛选。在筛选条件中我们同样考虑了归属母公司股东的净利润同比增长率等数据，以便更全面地评估股票的投资价值。
## 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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