(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、连续5年ROE＞15%

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,连续5年ROE＞15%。

选股逻辑分析

该选股逻辑在振幅大于1和今日控盘＞21的基础上，加入了连续5年ROE＞15%的条件。该逻辑可以选出具有良好盈利能力的企业，有利于投资者选择优质企业。但是，该选股逻辑的市场环境限定较强，适用范围较小，不能保证企业在未来继续保持高ROE。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下潜在风险：

过度依赖企业财务指标，忽略了其他重要因素，如行业趋势、政策影响等；
去年高ROE可能伴随着去年高PE；连续5年的高ROE可能导致估值被过度提高，适当的参考其他财务数据如P/E, P/B，P/CF 等指标可以避免这种情况；
公司业绩的扭亏为盈或盈利状况因宏观经济情况恶化发生下滑，在严重情况下甚至有可能退市。

如何优化？

为了提高该选股逻辑的效率和可靠性，我们可以考虑以下优化：

增加多个财务指标，如股息率、资产周转率、利润增长率等，来提高选股精度；
引入其他指标，如相对强弱指标、市场情绪指标等，来寻找更多的买入机会；
优化选股策略，结合宏观经济环境和行业走势等因素，来更有针对地选择优质企业；
加大风险控制力度，保护本金，降低风险水平；
待所有财务数据公布后再选股。

最终的选股逻辑

经过以上优化，我们得到以下选股逻辑：

振幅大于1；
今日控盘＞21；
连续5年ROE＞15%；
股息率不低于市场平均股息率；
主营业务收入实现年度同比增长；
自由现金流为正。

同花顺指标公式代码参考

C1 = IF(REF(ABS(AMO/REF(AMO, 1)-1), 1)>1, 1, REF(ABS(AMO/REF(AMO, 1)-1), 1));
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = COUNT(IF(IFNULL(C financial_analysis.ROE(), 0)>15, 1, 0),5)>=5;
C4 = DIVIDEND_RATIOS()>MARKET_AVG(DIVIDEND_RATIOS());
C5 = MAIN_BUSI_INCOME_RATE()>0;
C6 = FREE_CASH_FLOW()>0;
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5*C6;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));

python代码参考

import pandas_ta as ta

C1 = np.where(np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1)>1, 1, np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1))
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY()>0.21
C3 = ta.COUNT(np.where(ta.ROE().fillna(0)>15, 1, 0), length=5)>=5
C4 = ta.DIVIDEND_RATIOS()>ta.MARKET_AVG(ta.DIVIDEND_RATIOS())
C5 = ta.MAIN_BUSI_INCOME_RATE()>0
C6 = ta.FREE_CASH_FLOW()>0
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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