问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,10日涨幅大于0小于35。
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，增加了股票涨幅的筛选条件，较好地结合了股票的价格特征和公司的基本面信息。但该逻辑仍然无法充分反应股票的基本面信息和行情特征，仍需进一步优化。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 10日涨幅可能较短期，可能存在偶然性；
- 10日涨幅排名可能会被大盘影响而出现波动，造成股票的评价不够客观；
- 选股逻辑所使用的指标过于简单，可能存在遗漏或误选的情况。
如何优化？
为了提高选股逻辑的精度和鲁棒性，我们可以进行以下优化：
- 引入更多的基本面指标，如市盈率、市净率、ROE等，充分描绘公司的财务状况；
- 引入技术指标，如KDJ、MACD、RSI等，综合判断股票的价格走势和市场情况；
- 考虑到不同股市和行情的特征，设定不同的选股标准，降低选股的偶然性。
最终的选股逻辑
经过上述的优化，我们得到以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- 个股10日涨幅大于0小于35排名前25%；
- 市盈率小于25；
- ROE大于10%。
在此基础上，可以根据市场情况和具体操作策略进行优化和调整。同时，应注意风险控制和资金管理，确保选股操作的成功率和盈利率。
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 = 1 - RANK(C,10)/COUNT(C, 10) < 0.25;
C4 = (C>=0)&(C<=0.35);
C5 = PE<25;
C6 = ROE>0.1;
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 = (1 - np.argsort(np.argsort(C1)) / np.count_nonzero(C1) < 0.25)
C4 = (ta.C/ta.C.shift(10)-1).rank(pct=True) < 0.25
C5 = ta.PE() < 25
C6 = ta.ROE() > 0.1
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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