(supermind)振幅大于1、10日涨幅大于0小于35、2021年营收除2018年营收

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，2021年营收/2018年营收大于1.1。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表示该股票波动较大，市场情绪波动可以带来更高的盈利潜力。
2. 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出具有一定涨幅但未涨过度的股票，具有较好的风险收益特点。
3. 选择2021年营收/2018年营收大于1.1的股票可以考虑公司在近几年内的业绩增长情况，具有较好的价值投资特点。

有何风险？

1. 可能存在数据不准确或数据来源不可靠的情况，需要特别关注数据的真实性。
2. 只关注营收成长的股票可能会忽略其他重要因素，如盈利能力、负债情况等，需要综合考虑。

如何优化？

1. 可以综合考虑其他财务指标，如利润增长、股息派发等来综合评估公司的投资价值。
2. 可以结合宏观经济和行业特点来选股，例如选择当前行业有较好前景的公司进行投资。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，2021年营收/2018年营收大于1.1。

同花顺指标公式代码参考

待更新

Python代码参考

import akshare as ak
import pandas as pd

def select(df):
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
    df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
    df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
    bs_data = ak.stock_financial_report(stock="sh601318", year="2021", quarter="3").T
    bs_data.columns = bs_data.iloc[0]
    bs_data = bs_data.iloc[1:]
    year_data = bs_data.loc['营业总收入(万元)']
    revenue_ratio = float(year_data[2])/float(year_data[0])
    if revenue_ratio > 1.1:
        df = df[df['股票代码'].isin(year_data.index)]
        return df
    else:
        return pd.DataFrame()

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)