问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑技术面指标外，还引入了股票的基本面数据，加强了对公司盈利情况的关注。同时要求净利润同比增长率在20%至100%之间，筛选出了一定程度上盈利情况较好的股票。
有何风险？
该选股逻辑只考虑了公司盈利情况的基本面数据，并没有综合考虑其他因素，有可能存在一些质量较差的股票被筛选出来。另外，净利润同比增长率的高低只是一个相对的指标，需要根据不同行业和公司的不同情况来进行分析和判断。
如何优化？
可以结合公司的财务报表等其他基本面数据进行筛选，同时要对净利润同比增长率做出更加细致的比较和分析。
最终的选股逻辑
完善选股逻辑如下：
1.振幅大于1;
2.周线红柱;
3.归属母公司股东的净利润(同比增长率)大于20%小于等于100%;
4.结合其他基本面指标进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该选股策略的指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = RANGE(NWPS(), 0.2, 1) //利润同比增长率(归属母公司股东)在20%-100%之间
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中 NWPS() 函数代表归属母公司股东的净利润，RANGE 函数用于判断净利润同比增长率是否在20%-100%之间。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks(start_date, end_date):
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票的基本面数据和技术面数据
df_financials = get_fundamentals(query(
valuation.code, income.net_profit_parent_company_owners
).filter(
valuation.code == stock
), start_date=start_date, end_date=end_date)
c1 = AMP(get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')['close']) > 1
df_weekly = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['open', 'close'], skip_paused=True, fq='pre')
macd = MACD(df_weekly['close'], 12, 26, 9)
c2 = macd['macd'][-1] > 0 and macd['diff'][-1] > 0
# 计算净利润同比增长率(归属母公司股东)条件，判断是否符合选股逻辑
c3 = 0.2 <= df_financials['net_profit_parent_company_owners'].pct_change().iloc[-1] <= 1
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks('2022-01-01', '2022-12-31')
print(result)
以上代码仅供参考，具体实现还需要根据自身需求进行调整。
## 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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