(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、归属母公司股东的净利润(同

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，归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%。

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. 归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%可以筛选出成长性明显的企业。

有何风险？

1. 依赖于历史数据，对于国内宏观经济和政策的影响可能无法及时反映。
2. 对于净利润增长率的判断可能存在误差，需要考虑行业和企业的特殊性。
3. 选股过于依赖短期行情，可能存在较大的波动风险。

如何优化？

1. 引入更多的指标和因素进行筛选，如市盈率、ROE等，以提高筛选精度。
2. 可以公开透明的财务数据和经营报告，对企业的真实质量进行判断。
3. 结合行业研究和竞争对手分析，以提高选股的准确性和稳定性。

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，且归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%，需要结合长期因素和基本面分析，以筛选具有长期成长潜力和质量的个股。

同花顺指标公式代码参考

ABS(HIGH-REF(HIGH,1))/REF(HIGH,1) > 0.01 AND MktValue<=100 AND MktValue>0 AND IF(net_profit>0, 1, 0) 和
((net_profit-parent_net_profit)/parent_net_profit)>0.2 AND ((net_profit-parent_net_profit)/parent_net_profit)<=1

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['current_price']!=data['last_close_price']]
    data = data.loc[data['net_profit'].astype(float)>0]
    data = data.loc[(data['net_profit']-data['parent_net_profit'])/data['parent_net_profit']>0.2]
    data = data.loc[(data['net_profit']-data['parent_net_profit'])/data['parent_net_profit']<=1]
    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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