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，企业性质为所属行业被媒体评为优质行业。
选股逻辑分析
- 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。
- 100亿市值以内可以筛选出市值较小的股票，可能具有较好的成长潜力。
- 无亏损企业可以筛选质量较高的企业。
- 企业性质为优质行业，可能拥有较大的行业前景和稳定的盈利能力。
有何风险？
- 业务集中度高的企业容易受到市场和行业变化的影响。
- 所属行业被媒体评为优质行业并不代表所有企业都处于良好状态，需要结合股票基本面进行分析。
如何优化？
- 可以加入其他指标如市盈率、市净率、ROE、成交量等多个指标进行筛选，以综合考虑股票基本面。
- 应该客观考虑股票真实价值，结合多个指标进行选股，可以增加选股的准确性和可靠性。
- 需要结合个人风格进行优化，例如结合业务领域和发展前景等进行筛选。
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，所属行业被媒体评为优质行业，在价格＜12的基础上选择适合的股票进行投资。
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 IF(industry_评级_媒体评级=="优质行业",1,0)
AND CLOSE<12
python代码参考
import akshare as ak
def select():
data = ak.stock_zh_a_daily_sina(symbol="sh000001")
data.index = pd.to_datetime(data.index)
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['industry_评级_媒体评级']=="优质行业"]
data = data.loc[data['close']<12]
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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