问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、100亿市值以内的无亏损企业。该策略旨在挑选出波动较大、市场相对稳定、盈利稳定的小盘股票标的，以获得高额投资收益。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动较大，有较高的投资收益机会；
- 开盘价在十日均线左右说明该股票的市场态势相对稳定；
- 100亿市值以内，寻找小市值股票标的，有较高增长空间；
- 选择无亏损企业，从财务面分析股票可持续性。
有何风险？
- 选股过于依赖财务数据，有可能导致选股更容易受到数据造假的影响；
- 因为市值限制，选股数量有限，可能影响选股机会。
如何优化？
- 可以加入技术指标等多种判断条件，综合考虑股票标的的波动性、市值以及盈利能力等多种因素进行筛选，降低风险；
- 限制市值的选股策略有时会过于狭窄，可以放宽限制，增加选股机会。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、市值在100亿以内的无亏损企业。在选股时结合多方面因素，综合考虑选股，以提高选股的准确性和成功率。
同花顺指标公式代码参考
# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)
# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = MA(CLOSE, 10)
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10 * 0.95) & (OPEN < ma10 * 1.05), 1, 0)
# 选择100亿市值以内的股票
cap = GET_FUNDS_INFO('指数成份股排名', '指数成分股指标', '总市值', 0, '-')
picks_cap = IF(cap <= 100, 1, 0)
# 选择无亏损企业
profit = GET_FUNDS_INFO('证券基本资料', '一季报', '归属于上市公司股东的净利润', 0, '-')
picks_profit = IF(profit > 0, 1, 0)
# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_cap * picks_profit
WriteIf(picks_stock, picks_stock, 0)
Python代码参考
# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())
# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
df['picks_ma10'] = ((df['open'] > ma10*0.95) & (df['open'] < ma10*1.05)).apply(lambda x: True if x else False)
# 选择100亿市值以内的股票
cap = pd.read_csv('股票基本信息.csv', usecols=['ts_code', 'total_mv'])
cap['total_mv'] /= 100000000
cap = cap.set_index('ts_code')
picks_cap = set(cap[cap['total_mv'] <= 100].index.tolist())
# 选择无亏损企业
profit = pd.read_csv('利润表.csv', usecols=['ts_code', 'n_income'])
profit = profit.set_index('ts_code')
picks_profit = set(profit[profit['n_income'] > 0].index.tolist())
# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude & set(df[df['picks_ma10']]['ts_code'].tolist()) & picks_cap & picks_profit
print(picks_stock)
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
