问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,2021年营收/2018年营收大于1.1。
选股逻辑分析
该选股策略涵盖了技术指标和基本面因素，综合考虑了股票价格、走势和公司财务指标。筛选出价格波动较大、短期内价格有上涨趋势的股票，并要求2018年至2021年营收呈现增长，且增长趋势较好。该逻辑较为全面，选股的能力相对较强。然而，该选股策略仍需要进一步结合其他指标进行优化，以提高选股能力和效率。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 忽略了行业特性和公司的经营环境因素，可能筛选出不适合当前行情的股票。
- 只考虑了营收增长因素，其他重要的财务指标如利润增长等没有考虑到，可能误判公司财务状况。
- 粗略的选股因子可能导致选到大量的概念热点板块股票，热点结束后容易出现回调。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的效率和准确性，我们建议增加以下考虑：
- 结合其他基本面因素如市盈率、市净率、ROE等综合分析公司质量，建立更全面的筛选模型。
- 借助大数据和人工智能等技术，挖掘更深层次的股票选择因素，如新闻情报等。
- 根据市场整体行情调整选股因素，如在弱市中注重稳健型公司，而在强市中则优先选择成长型公司。
最终的选股逻辑
综合以上考虑，我们建议选股逻辑如下：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于10%。
- 选取2021年营收/2018年营收>1.1的股票。
- 结合其他财务指标如市盈率、市净率、ROE等进行筛选。
- 结合行业研究，分析公司经营环境等微观因素。
- 根据市场整体行情调整选股因素。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(HIGH-LOW > ATR(CLOSE,20), 1, 0);
C2 = IF(HIGH-REF(HIGH, 1) > 0 AND HIGH-HIGHEST(HIGH,25)=0,1,0);
C3 = IF(CLY1/CY2018 > 1.1, 1, 0);
C4 = // 结合基本面指标的选股策略
SELECTOR = C1*C2*C3*C4;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(), 1, 0)
C2 = np.where((df['high'] - df['high'].shift(1) > 0) & (df['high'] == df['high'].rolling(window=25).max()), 1, 0)
C3 = np.where(df['cly1'] / df['cy2018'] > 1.1, 1, 0)
C4 = // 结合基本面指标的选股策略
selector = C1 * C2 * C3 * C4
result = np.argsort(np.argsort(selector))
## 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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