(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、30日平均线向上_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，100亿市值以内的无亏损企业，30日平均线向上。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以筛选出短期内波动较大的股票，有较大的盈利机会。
2. 100亿市值以内可筛选出市值较小的股票，可能具有较好的成长潜力。
3. 无亏损企业可以筛选质量较高的企业。
4. 30日平均线向上可以体现当前股价整体向上的趋势。

有何风险？

1. 只考虑股价波动和历史价格，忽略了更多的基本面因素的影响。
2. 过于偏重于短期趋势变化，可能忽略了长期趋势变化的风险。

如何优化？

1. 加入其他基本面因素进行筛选，如净资产收益率、营收增长率等指标。
2. 添加其他技术指标作为辅助，如MACD、RSI、布林带等。
3. 加入长期趋势因素，如行业前景、政策变化等因素。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，100亿市值以内的无亏损企业，30日平均线向上，同时结合长期趋势和基本面因素，以筛选具有较好成长潜力且风险可控的个股。

同花顺指标公式代码参考

(HIGH-LOW)/LOW>=0.01
AND MktValue<=100 AND MktValue>0
AND IF(net_profit>0,1,0)
AND CLOSE>MA(CLOSE,30)
AND (IF(BELONG>50,1,0))
AND (IF(INDUSTRY LIKE '%主板%',1,0))

python代码参考

import akshare as ak

def select():
    data = ak.stock_zh_a_spot()
    data = data.loc[(data['market_capitalization']>0)&(data['market_capitalization']<=100)]
    data = data.loc[(data['high']-data['low'])/data['low']>=0.01]
    data = data.loc[data['net_profit'].astype(float)>0]
    data = data.loc[(data['close'].rolling(window=30).mean().shift(1).astype(float)<data['close'].astype(float))]
    data = data.loc[(data['negotiable_mv'].astype(float)>=50)]
    data = data.loc[(data['industry'].str.contains('主板')==True)]
    return data

    ## 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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