(supermind)振幅大于1、100亿市值以内的无亏损企业、资金强度由大到小_

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，资金强度由大到小。

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好的企业。
4. 资金强度较大的股票通常代表人气较旺，市场表现较好。

有何风险？

1. 资金强度的衡量标准可能存在问题，可能会带来估值偏高的风险。
2. 选股逻辑过于单一，可能会存在筛选漏洞。

如何优化？

1. 考虑使用更加全面的量化指标，如财务指标、技术指标、基本面指标等。
2. 在筛选市值较小的股票时，可根据行业和业务特点进行筛选。
3. 考虑增加反向策略，如资金流出的股票等。

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，资金强度由大到小。在筛选股票时需注意多种因素的组合筛选，同时需注意资金强度的衡量标准可能存在问题，需结合其他指标进行分析。

同花顺指标公式代码参考

ABS(C-REF(C,1))/REF(C,1) > 0.01 AND MktValue<=100 AND MktValue>0 AND IF(net_profit>0, 1, 0) AND (C-RANK(C))/SUM(C-RANK(C),20) > 0.8

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[talib.ABS(data['current_price']-data['last_close_price'])/data['last_close_price']>0.01]
    data = data.loc[data['net_profit'].astype(float)>0]
    data['rank'] = data['current_price'].rank(ascending=False)
    data['rank_sum'] = data['current_price'].sub(data['rank']).rolling(20).sum()
    data = data.loc[data['rank'].div(data['rank_sum'])>0.8]
    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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