(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、北京A股除外

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,北京A股除外。

选股逻辑分析

该选股逻辑在传统技术指标的基础上，增加了筛选范围的条件，通过排除北京A股来规避行业政策的风险，同时保留了振幅和控盘等指标来抓住升势，有利于规避政策风险，获取好的收益。但是，该选股逻辑仍有一些风险和屏蔽好个股的风险，需要进一步优化。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下潜在风险：

由于屏蔽了北京A股，可能会错失一些具有市场竞争力的优秀企业机会；
过分强调短期的技术指标，忽略了长期的财务因素，引发投资误判；
过度追价，没有强调风险控制，操作风险可能较大。

如何优化？

为了提高选股逻辑的交易效果，我们可以进行以下优化：

引入更多的财务、行业数据等基本面指标，综合分析公司的营收、利润增长，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等来灵活调整选股方法，找出更具成长性和价值的股票；
强调风险控制，防止过分追高，同时控制好操作仓位，减少风险，以确保操作效果。

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；
北京A股除外；
净资产收益率ROE大于15%;
营业收入同比增长率大于20%；
市盈率小于40。

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 = INDUSTRY() != "北京A股";
C4 = ROE(TODAY) > 15;
C5 = SALES(TODAY)/SALES(-252)*100 > 120;
C6 = PE < 40;
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 = np.where(ta.INDUSTRY()!='北京A股', 1, 0)
C4 = ta.ROE() > 15
C5 = ta.SALES().pct_change(periods=252)*100 > 20
C6 = ta.PE() < 40
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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