问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，机器人概念且流通市值小于100亿，连续5年ROE＞15%。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要是基于财务面的指标进行选股，包括了振幅、概念、市值等指标，同时加入了公司的盈利能力指标ROE的要求。通过这些指标的筛选，可以筛选出具有一定盈利能力、未来增长潜力和市场活力的个股。
有何风险？
该选股逻辑主要基于财务面的指标进行选股，忽略了宏观经济和行业等因素对股票表现的影响，过于依赖历史数据，无法预测公司和行业未来的发展趋势。同时，该选股逻辑只考虑了ROE作为盈利能力指标，无法全面反映公司的盈利能力和现金流等情况，存在一定的风险。
如何优化？
可以加入一些宏观经济和行业因素，如GDP增速、PMI等指标，更全面地考虑股票的盈利能力和市场环境。同时可以加入其他的财务指标，如净利润增长率、毛利率等，更全面地考虑公司的盈利能力和运营状况。另外，可以结合技术分析指标和基本面指标，构建多因子选股整体策略，提高选股的成功率和收益率。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 机器人概念且流通市值小于100亿；
- 连续5年ROE＞15%；
- 净利润增长率大于0；
- 毛利率大于0。
我们可以使用以下的方法进行判断：
- 将各个指标的值按照一定比例进行加权，得到一个“综合评分”，以该评分对股票进行排序，选取排名靠前的股票进行跟踪和购买。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于 1
F02:CONCEPT("机器人概念"); // 机器人概念
F03:CAPITALIZATION < 10000000000; // 流通市值小于 100 亿
F04:FIELD(GRO5YEAR) >= 0.15; // 连续 5 年 ROE 大于 15%
F05:FIELD(NPARENTNETPROFITYOY) > 0; // 净利润增长率大于 0
F06:FIELD(GROSSMARGIN) > 0; // 毛利率大于 0
FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04 AND F05 AND F06;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT IF(F07, 1, 0) AS GOTO;
python代码参考
以下是用 Python 代码实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
concept_robot = dv.get_ts("concept", symbol=symbol).apply(lambda x: "机器人" in x)
circulation_market_cap = dv.get_ts("circulation_market_cap", symbol=symbol)
# 连续 5 年 ROE 大于 15%
roe = dv.get_ts("roe", symbol=symbol)
selected_stocks = (
(high / low - 1 > 0.01).any(axis=0) &
concept_robot &
(circulation_market_cap < 10000000000) &
(roe.iloc[-5:] > 0.15).all(axis=0) &
(dv.get_ts("nparentnetprofityoy", symbol=symbol) > 0).all(axis=0) &
(dv.get_ts("grossmargin", symbol=symbol) > 0).all(axis=0)
)
# 按照热度排名进行排序
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
该代码示例使用了 Python 实现了该选股逻辑，将选股逻辑中的几个指标在 Pandas DataFrame 中计算并筛选，同时加入了ROE、净利润增长率、毛利率等基本面指标，选股中综合运用了技术和基本面两种分析方法，以期实现更好的选股结果。
## 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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