问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD指标零轴以上，归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%，换手率大于2%且小于9%。
选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。分析以上的选股逻辑（每个逻辑以 "," 进行分隔），分析选股的逻辑（放入标题为 ## 选股逻辑分析 的段落），有什么风险？（放入标题为 ## 有何风险？ 的段落）如何优化？（放入标题为 ## 如何优化？ 的段落）并最终给出完善选股逻辑（放入标题为 ## 最终的选股逻辑 的段落），请用Markdown格式。
选股逻辑分析
本选股策略基于MACD指标和归属母公司股东的净利润同比增长率，加入了合理的换手率要求，选择市场活跃度高且有稳定业绩的股票。
有何风险？
该选股策略可能面临以下风险：
- 一些高成长性的公司可能会有较高的换手率，被筛选掉。
- 净利润增长率有限，较高的业绩增长率股票可能会被忽略。
- MACD指标可能存在一定的滞后性。
如何优化？
以下是几个改进该选股策略的建议：
- 引入更多的财务数据，例如营收增长率、净利润率等，以更全面地评估股票的基本面。
- 设置更为灵活的选股条件，例如增长率的时间跨度或阈值可根据不同行业确定。
- 考虑加入技术面因素，综合股票的基本面和技术面分析。
最终的选股逻辑
选股策略：MACD指标零轴以上，归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%，换手率大于2%且小于9%。
同花顺指标公式代码参考
SELECT CODE,SECNAME FROM (
SELECT
CODE,SECNAME,
CROSS(MACD(12,26,9),0)>0,
YOY(NET_PROFIT,1)>20/100 AND YOY(NET_PROFIT,1)<=100/100,
TURNOVERRATE>2/100 AND TURNOVERRATE<=9/100,
TRADEDATE_CLOSE=19.5,
MARKET='SZ',
MINTIME='1'
FROM
INDICDATA WHERE TRADEDATE>=REFDATE(now(), -7) AND KIND='STK' AND MINTIME='1')
WHERE 1=1 ORDER BY HEAT DESC LIMIT 100"
Python代码参考
# 初始化
def initialize(context):
set_benchmark('399106.XSHE')
# 获取所有股票
g.all_stocks = list(get_all_securities(types=['stock'], exchanges=['szse']).index)
# 每周运行选股逻辑
run_weekly(select_stocks, weekday=4, time_rule=market_open(hours=1))
# 选股逻辑
def select_stocks(context):
# 获取当前股票池
trash_stocks = list(filter(lambda s: not get_current_data()[s].is_trading, g.all_stocks))
stocks = list(set(g.all_stocks) - set(trash_stocks) - set(context.portfolio.positions.keys()))
# 遍历所有股票，进行选择
g.stock_dict = {}
for stock in stocks:
# 如果MACD指标零轴以下，跳过
dif, dea, macd = talib.MACD(get_price(stock, frequency='1d', count=200, end_date=context.previous_date, fields=['open', 'close', 'high', 'low']), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd[-1] <= 0:
continue
# 如果净利润同比增长率不过关，跳过
q1 = query(income.statDate, income.netProfitYoYRatio, stock.status).filter(
income.code == stock, income.statDate >= (get_today() - datetime.timedelta(days=365)))
data1 = get_fundamentals(q1)
if data1.empty or data1['net_profit_yoy_ratio'][0] <= 0.2 or data1['net_profit_yoy_ratio'][0] > 1:
continue
# 如果换手率不符合标准，跳过
q2 = query(
valuation.code,
valuation.turnoverRatio,
stock.status,
).filter(
valuation.code == stock,
valuation.turnoverRatio > 0.02,
valuation.turnoverRatio < 0.09,
)
data2 = get_fundamentals(q2)
if data2.empty:
continue
g.stock_dict[stock] = data2['turnover_ratio'][0]
# 按照结果排序
high_value_stocks = sorted(g.stock_dict.keys(), key=lambda s: g.stock_dict[s], reverse=True)[:5]
if len(high_value_stocks) > 0:
buy_list = [(s, 1) for s in high_value_stocks]
else:
buy_list = []
## 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。
