问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、今日最低价小于昨日最低价。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票价格波动和企业规模因素，能够初步筛选出价格波动适中、规模适中的股票。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 选股逻辑中仅考虑了股票价格波动和企业规模，没有考虑公司基本面因素，难以全面评估企业质量。
- 对于价格波动较大的股票，只考虑最低价，难以反映其整体走势和价值。
如何优化？
为了缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 在考虑股票价格波动的同时，结合公司基本面因素进行评估，如市盈率、净资产收益率、营收增长率等。
- 考虑股票整体走势，不仅以最低价为准进行筛选，还应结合其他价格因素和技术指标进行考虑。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们得出了以下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 今日最低价小于昨日最低价，并且今（昨）日最低价是最近15个交易日的最低价；
- 5日市盈率小于60倍；
- 3年平均净资产收益率大于15%。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅大于1 */
high/low-1>=0.01 AND
/* 规模2亿以上 */
mkt_cap > 2e8 AND
/* 今日最低价小于昨日最低价，并且今（昨）日最低价是最近15个交易日的最低价 */
(L<Ref(L, 2) AND L=MIN(L,15)) AND
/* 5日市盈率小于60倍 */
pe_ttm < 60 AND pe_ttm > 0 AND
/* 3年平均净资产收益率大于15% */
dupontROE_3y_avg >= 15
ORDER BY code asc
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票基本信息和财务指标数据
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
k_data = ts.get_k_data(code, start='2020-01-01')
# 判断股票是否符合条件
if ((k_data['high'] / k_data['low'] - 1 >= 0.01).tail(2).all()) \
and (stock_info['mktcap'] > 2e8) \
and (k_data['low'].iloc[-1] < k_data['low'].shift(1).iloc[-1]) \
and (k_data['low'].iloc[-1] == k_data['low'].tail(15).min()) \
and ((stock_info['pe'] > 0) & (stock_info['pe'] < 60)) \
and ((ts.dupont(stock_info.index[0]).loc['roe'].tail(3) > 15).all()):
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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