(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、涨幅_2

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，涨幅<2.6且涨幅>-5。

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. 涨幅<2.6且涨幅>-5可以筛选出近期具有一定上涨动力，但还未过热的股票。

有何风险？

1. 过于依赖技术指标，容易忽略基本面因素的影响。
2. 筛选条件较为宽松，可能会选出质量不过关的股票。
3. 风险控制不足，缺乏止盈和止损策略。

如何优化？

1. 结合定量和定性指标进行选股，如同时考虑企业的财务数据和产业背景等。
2. 更详细地筛选企业是否亏损，如以净利润连续两年为标准。
3. 设置合理的止盈和止损策略，降低投资风险。

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，涨幅<2.6且涨幅>-5。同时结合基本面和风险控制策略，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

ABS(HIGH-REF(HIGH,1))/REF(HIGH,1)>0.01 
AND MktValue<=100 AND MktValue>0 
AND IF(net_profit>0, 1, 0)
AND (IF(price_change_ratio>-5 AND price_change_ratio<2.6,1,0))
AND (IF(NEGOTIABLEMV>=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['current_price']!=data['last_close_price']]
    data = data.loc[data['net_profit'].astype(float)>0]
    data = data.loc[(data['price_change_ratio'].astype(float)>-5) & (data['price_change_ratio'].astype(float)<2.6)]
    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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