(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、100亿市值以内的无亏损企业

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,100亿市值以内的无亏损企业。

选股逻辑分析

该选股逻辑在保留了振幅、控盘等技术指标的基础上，增加了选股范围的筛选条件，通过筛选市值和盈利能力来规避风险，这种方法既有利于保住收益，又能抓住增长机会，同时防止了重仓个股亏损的风险。但是，该选股逻辑仍然存在一些局限性和不足，需要进一步优化。

有何风险？

该选股逻辑存在以下潜在风险：

市值太小、流通性差的股票，可能存在较大的投资风险；
过于强调企业的盈利能力，忽略了其他重要的因素，比如市场的走势、政策环境等；
过于关注短期盈利能力，可能对长期投资价值影响较大。

如何优化？

为了提高选股逻辑的精度和实用性，我们可以进行以下优化：

引入更多的基本面指标，如财务数据、行业数据等，综合分析企业的盈利能力、增长潜力和风险状况；
设立更加灵活的投资标准，根据市场环境和个股特征灵活调整，减少因刚性标准而错过好的个股的可能；
加强风险控制，严格控制重仓股票和操作仓位，有效规避潜在风险。

最终的选股逻辑

经过以上的优化，我们得到以下选股逻辑：

振幅大于1；
今日控盘＞21；
市值100亿以内；
连续5年净利润为正；
上一个季度净利润同比增长30%以上；
市盈率小于30。

同花顺指标公式代码参考

C1 = REF(ABS(AMO/REF(AMO, 1)-1), 1);
C1 = IF(C1>1, 1, C1);
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = CAPITALIZATION(TODAY)<=10000000000;
C4 = AVERAGE(NETPROFIT()>0, 5)=1;
C5 = NETPROFIT(TODAY)/NETPROFIT(-120) >= 1.3;
C6 = PE<30;
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5*C6;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));

python代码参考

C1 = np.where(np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1)>1, 1, np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1))
C1 = np.where(C1>1, 1, C1)
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY()>0.21
C3 = ta.CAPITALIZATION() <= 10000000000
C4 = (ta.NETPROFIT().rolling(window=5).apply(lambda x: (x>0).all())==True)
C5 = ta.NETPROFIT().pct_change(periods=4) >= 0.3
C6 = ta.PE() < 30
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5 * C6
result = np.argsort(np.argsort(selector))

        ## 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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