问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- 连续5年ROE＞15%
选股逻辑分析
该选股策略考虑了股票的技术面和基本面。振幅大于1和今日最低价小于昨日最低价表明股票波动剧烈并且有下跌趋势，而连续5年ROE＞15%说明该股票有持续优异的盈利表现，具备较好的基本面。需要进行技术分析并结合基本面等因素来进行判断，选出有望继续上涨的个股。
有何风险？
该选股策略仍然偏向于重要财务指标，而忽略了股票各个方面的多元性。可能会导致在某些特定的股票市场环境下不够适配，同时过于关注财务指标也可能在某些情况下导致选股失误。
如何优化？
同样需要考虑更多股票市场的非财务因素，如市场情绪、政策等因素，并综合考虑进一步优化选股方案。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善后的选股逻辑为：
- 振幅大于1，市场对波动剧烈的股票更感兴趣；
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股票下跌趋势已经明显；
- 连续5年ROE＞15%，表明该股票有持续优异的盈利表现；
- 考虑更多股票市场的非财务因素，并综合考虑。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1: amplitude > 1
- 今日最低价小于昨日最低价: low < ref(low, 1)
- 连续5年ROE＞15%: count(netprofit/parentnetprofit - 1 >= 0.15, 5) == 5
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
is_amplitude_large = False
is_today_lowest = False
is_continuous_roe = False
bars = ts.get_k_data(code, ktype='D')
income = ts.get_profit_data(code)
if bars is not None and income is not None:
is_amplitude_large = bars['high'].iloc[-1]/bars['low'].iloc[-1] > 1.01
is_today_lowest = bars['low'].iloc[-1] < bars['low'].iloc[-2]
is_continuous_roe = income['net_profit_ratio'].tail(5).mean() > 0.15
if is_amplitude_large and is_today_lowest and is_continuous_roe:
# 考虑更多股票市场的非财务因素，并综合考虑
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars['close'].iloc[-1], 'pb': df.loc[code]['pb'], 'pe': df.loc[code]['pe'], 'industry': df.loc[code]['industry']}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['industry'], ascending=False)
## 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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