(supermind)振幅大于1、60开头的股票、100亿市值以内的无亏损企业_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，100亿市值以内的无亏损企业。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高，有较大的盈利潜力。
2. 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
3. 100亿市值以内的公司通常处于成长期或者轮廓期，具备更大的增长潜力。
4. 选择无亏损的企业可以保证公司的运营能力，降低风险。

有何风险？

1. 过于依赖财务数据，需要考虑因外部因素而导致财务数据发生变化的情况。
2. 选择100亿市值以内的公司可能忽略了高市值、高品质的成熟企业。

如何优化？

1. 拓展选股策略，结合其他技术指标和基本面进行综合分析。
2. 考虑添加一些趋势跟踪指标和动量指标来评估股票的走势和增长潜力。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，100亿市值以内的无亏损企业。

同花顺指标公式代码参考

//选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，100亿市值以内的无亏损企业
COND1 := (HIGH-LOW)/OPEN > 0.01 AND LEFT(CODE,2) = '60';
COND2 := CAPITALIZATION < 10000000000;
COND3 := QFA_UNP < 0;
CONDITION := COND1 AND COND2 AND COND3;
//按MA5排序
SORTFIELD := MA(CLOSE,5);
SIGNAL := SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);

Python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    start_date = '2021-01-01'
    end_date = '2021-12-31'
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
    df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
    df = df[df['总股本'] * df['收盘价'] < 1000000000000]
    df = df[df['净利润'] > 0]
    df = df[df['交易日期'] >= start_date]
    df = df.sort_values(by=df['收盘价'].rolling(5).mean())
    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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