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,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
该选股策略综合考虑了股票的波动性、趋势、基本面等多个因素。其中，振幅大于1可以筛选出有较强波动性的股票；近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10可以筛选出有一定上涨趋势的股票；归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%则表明公司业绩有一定增长空间。以上综合考虑可以筛选出具有较好上涨空间和增长性的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 偏好短期现象，过于依赖于近期数据，忽略了公司的长期发展趋势。
- 股价波动性大，风险较高，容易导致投资者情绪波动和过度关注。
- 基本面因素受到财务报表真实性的影响，可能会有财务造假等风险。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的效率和筛选能力，我们建议增加以下考虑：
- 根据公司的长期发展趋势和估值等因素进行选股，以更全面和稳健的方式进行投资决策。
- 充分考虑行业和市场的宏观决定因素，增加趋势性因素等，使得筛选结果更加准确和全面。
- 在基本面的筛选过程中, 通过多个财务指标交叉比较，对财务造假等风险进行规避。
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个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10。
- 归属母公司股东的净利润（同比增长率）大于20%小于等于100%。
- 结合公司的长期发展趋势、估值等因素进行选股。
- 充分考虑行业和市场的宏观决定因素和趋势性因素，使得筛选结果更加准确和全面。
- 在基本面的筛选过程中, 通过多个财务指标交叉比较，对财务造假等风险进行规避。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(HIGH-LOW > ATR(CLOSE,20), 1, 0);
C2 = IF(ABS((CLOSE-REF(CLOSE, 1))/REF(CLOSE,1)) > 0.1, 1, 0);
C3 = IF((TTM(NPARENTNETPROFIT)-TTM(NPARENTNETPROFIT,-1))/ABS(TTM(NPARENTNETPROFIT,-1)) > 0.2 AND (TTM(NPARENTNETPROFIT)-TTM(NPARENTNETPROFIT,-1))/ABS(TTM(NPARENTNETPROFIT,-1)) <= 1, 1,0);
C4 = // 结合公司的长期发展趋势、估值等因素进行选股的指标公式
C5 = // 考虑市场和行业宏观决定因素的指标公式
C6 = // 结合技术指标进行选股的指标公式
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5*C6;
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(abs((df['close'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)) > 0.1, 1, 0)
C3 = np.where((df['NPARENTNETPROFIT'].rolling(4).sum().pct_change() > 0.2) & (df['NPARENTNETPROFIT'].rolling(4).sum().pct_change() <= 1), 1, 0)
C4 = // 结合公司的长期发展趋势、估值等因素进行选股的Python代码
C5 = // 考虑市场和行业宏观决定因素的Python代码
C6 = // 结合技术指标进行选股的Python代码
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5 * C6
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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