(supermind)振幅大于1、大单净量排行、连续5年ROE>15%_

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2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、大单净量排行、连续5年ROE>15%。该选股策略主要基于技术面和基本面来选股,振幅和大单净量等指标用于筛选活跃企业,ROE条件则用于筛选有成长性的股票。

选股逻辑分析

选股逻辑同样基于技术面和基本面来选股,结合了振幅、大单净量和连续5年ROE>15%等指标,以筛选出具有潜力和成长性的股票。振幅和大单净量等指标用于筛选活跃企业,连续5年ROE>15%条件则用于筛选有成长性的股票。这三个指标的组合可以一定程度上减少投资风险,但当市场行情不符合预期时,仍然可能存在风险。

有何风险?

该选股策略同样存在一定的风险,可能会因行情不符合预期、连续5年ROE>15%条件的滞后等因素而导致收益下滑。同时,ROE高并不代表企业就一定具有优秀的盈利能力,建议投资者进行综合分析,避免仅依赖单一指标作出投资决策。

如何优化?

在策略优化上,可以尝试加入其他基本面因素来提高选股准确率和稳定性,如盈利增长率、负债率、现金流等指标。同时动态地调整选股条件和指标权重,以适应市场变化和个人需求。另外,加入风险控制和仓位管理等策略,避免过度交易和投入过大的风险。

最终的选股逻辑

选股条件为:振幅大于1、大单净量排行、连续5年ROE>15%。需要加入其他基本面因素来提高选股准确率和稳定性,并根据市场变化和个人需求进行动态调整和优化。同时,加入风险控制和仓位管理等策略,避免过度交易和投入过大的风险。

同花顺指标公式代码参考

SELECTED = C>=AVG(C,N)*1.05 AND V>=MA(V,N)*1.5 AND EVERYYEAR(ROE > 15)

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts

def select_stocks(length):
    ts.set_token('your token')
    pro = ts.pro_api()

    # 获取股票数据
    stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry,list_date')
    current_date = '20220308'

    # 筛选符合条件的股票
    selected_stocks = []
    for index, row in stock_data.iterrows():
        code = row['ts_code']
        info = {}
        info['code'] = code
        info['name'] = row['name']

        # 获取基本面和技术指标数据
        finance_data = pro.query('fina_indicator', ts_code=code, fields='roe')
        tech_data = pro.query('daily', ts_code=code, start_date='20220208', end_date=current_date, fields='high,low,close,vol')

        if len(tech_data) > 14 and len(finance_data) >= 5:
            # 计算技术指标和基本面
            vol_ma5 = tech_data.iloc[-5:].loc[:, 'vol'].mean()
            vol_ma10 = tech_data.iloc[-10:].loc[:, 'vol'].mean()
            vol_ma20 = tech_data.iloc[-20:].loc[:, 'vol'].mean()
            price_ma5 = tech_data.iloc[-5:].loc[:, 'close'].mean()
            price_ma10 = tech_data.iloc[-10:].loc[:, 'close'].mean()
            price_ma20 = tech_data.iloc[-20:].loc[:, 'close'].mean()
            roe = finance_data['roe'].tolist()

            # 判断是否符合条件
            cond1 = tech_data.iloc[-1].close >= price_ma20 * 1.05
            cond2 = tech_data.iloc[-1].vol >= vol_ma20 * 1.5
            cond3 = all(i >= 0.15 for i in roe[-5:])

            if cond1 and cond2 and cond3:
                selected_stocks.append(info)

            if len(selected_stocks) >= length:
                break

    return selected_stocks

致辞

本次问答为问财量化选股策略逻辑的第三十三篇,该选股策略主要基于技术面和基本面来选股,振幅和大单净量等指标用于筛选活跃企业,ROE条件则用于筛选有成长性的股票。但同时也存在一定风险,需要投资者综合考虑并避免风险。

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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