问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、2019分红比例大于25%的股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高，有较大的涨幅和收益的可能；
- 2021年作为选股时间段，可以分析市场趋势等信息；
- 2019分红比例大于25%可筛选出业绩较好、现金流较充沛的股票。
有何风险？
- 只考虑2019年分红比例可能无法反映当前业绩状况；
- 分红比例高不一定意味着公司及其股票表现优异，也可能存在财务以及其他方面的风险。
如何优化？
- 考虑加入每股收益、净利润等指标筛选步骤，提高选出待投资池的股票的质量；
- 可以对比近年来的分红情况、负债率等因素综合分析；
- 除财务因素外，还应考虑产业发展方向等非财务因素。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、2021年、2019分红比例大于25%的股票进入待投资池。
同花顺指标公式代码参考
// 振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
// 2021年
COND2:=YEAR=2021;
// 2019分红比例大于25%
COND3:=DIVIDEND_RATIO_2019>0.25;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
def get_trade_data(stock_code):
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code)
stock_df = stock_df[['开盘价', '收盘价', '最高价', '最低价', '成交量', '成交额']]
return stock_df
def select(df, stock_code):
# 振幅大于1
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'] > 0.01]
# 2021年
df = df[df['交易日期'].dt.year == 2021]
# 2019分红比例大于25%
dividend_df = ak.stock_dividend(stock=stock_code)
div_ratio_2019 = dividend_df[dividend_df['year'] == 2019]['dividend_ratio'].values[0]
if div_ratio_2019 <= 0.25:
return pd.DataFrame()
return df
## 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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