(supermind)振幅大于1、昨天3连板、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：振幅大于1，昨天3连板，100亿市值以内的无亏损企业。

选股逻辑分析

该选股逻辑在前面的基础上加入了市值和盈利能力的限制，筛选出了市值在100亿及以下并且没有亏损的股票。这一逻辑的设置比较合理，符合投资者对于市值和盈利能力的关注度，排除了研究更小的公司时会面临的更高风险。

有何风险？

该选股逻辑仍然存在以下风险：

1. 只考虑了市值和盈利能力，忽略了其他指标和因素；
2. 筛选过程对于市场变化没有很好的反应速度，可能出现错过行情的风险。

如何优化？

为了优化该选股逻辑的准确性，可以考虑以下几点：

1. 考虑加入其他技术指标，如K线指标和均线等，以达到更好的选股效果；
2. 结合宏观经济形势，因地制宜地设定不同地区、不同行业的选股策略，适应实际需求；
3. 考虑加入基本面分析，如市盈率、市净率等指标，以更好地评估企业估值。

最终的选股逻辑

改进后的选股逻辑如下：

1. 振幅大于1.5%；
2. 昨天3连板；
3. 市值在100亿及以下；
4. 近4个季度无亏损。

同花顺指标公式代码参考

该选股逻辑的通达信指标公式如下：

C1:=MA(MAX(CLOSE-REF(CLOSE,1),0),6)/MA(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),6)*100;
C2:=MA(MAX(CLOSE/REF(CLOSE,1)-1,0),6)/MA(ABS(CLOSE/REF(CLOSE,1)-1),6)*100;
V1:=IF(VOL>REF(VOL,1),VOL-REF(VOL,1),0);
V2:=IF(VOL<REF(VOL,1),REF(VOL,1)-VOL,0);
OSC:=(MA(V1,3)-MA(V2,3))/MA(V2,3)*100;
SELECT C1>20 AND C1<100 AND C2>20 AND C2<100 AND OSC>5 AND V2<1.5*MA(V2,26) AND COUNT(CLOSE>OPEN,5)>2 AND (STOCK.CAPITALIZATION<=100 AND STOCK.NET_PROFIT>0)

Python代码参考

import pandas as pd
from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("YOUR_ACCOUNT", "YOUR_PASSWORD"))

symbol_list = api.query_quotes()["codes"]
for symbol in symbol_list:
    klines = api.get_kline_serial(symbol, 24 * 60 * 60, data_length=500)
    df = pd.DataFrame(klines)

    # 计算市值和净利润
    capitalization = api.get_quote(symbol).capitalization
    net_profit = api.get_fundamental_data(symbol).profit_statement.net_profit[-4:].sum()

    # 选股逻辑
    C1 = (df['close'].max() / df['close'].min() - 1 >= 0.015)
    C2 = ((df['close'] == df['close'].shift())
          & (df['close'] == df['close'].shift(2))
          & (df['close'] != df['close'].shift(3)))
    C3 = (capitalization <= 100) & (net_profit > 0)

    # 总筛选
    selector = C1 & C2 & C3
    result = df[selector == 1].sort_values(
        by='amount', ascending=False).index.tolist()

    ## 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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