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,换手率>2%且<9%。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了市场的波动性、趋势性以及流动性因素，旨在筛选出具有一定成长性和价值性，同时有一定流动性保障的优质个股。这种选股逻辑比较综合，但仍然存在一些问题，如偏重短线操作，忽略了股票的长期价值和业绩成长等。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 策略限制较大，可能错过一些涨幅较大的股票；
- 近25个交易日单日涨幅大于等于百分之10的股票可能属于热点板块，风险较大；
- 换手率仅一方面考虑了流动性因素，股票本身的业绩、资产质量等因素未考虑，容易选出质量较低的个股；
- 缺乏基本面因素等长期价值的筛选标准，可能导致选出来的股票未来表现不佳。
如何优化？
为了缓解上述风险，可以考虑进行以下优化：
- 结合市场趋势特征，结合指数波动情况，合理设定振幅参数；
- 适当放宽换手率容忍度，增加债券回报率等其他指标作为选股条件；
- 设定合理的复合增长率，沪深股票排名等基本面条件，筛选足够具有持续成长性的优质股票；
- 结合大盘预测和市场走势情况，精准选取短期热点板块。
最终的选股逻辑
综上，我们最终确定的选股逻辑为：
- 振幅大于1；
- 近25个交易日单日涨幅大于等于百分之10；
- 换手率大于2%且小于9%；
- 市盈率低于20倍；
- 经营现金流净额为正；
- 市净率小于3倍。
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((VOL/MA(VOL,20))>=0.02 AND (VOL/MA(VOL,20))<=0.09,1,0);
C4 = IF(PE<=20,1,0);
C5 = IF(CASHFLOW>0,1,0);
C6 = IF(PB<=3,1,0);
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5*C6;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR,DESCEND(HEAT));
python代码参考
import pandas as pd
import talib as ta
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(df['close'], 20), 1, 0)
C2 = np.where(abs((df['close'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)) >= 0.1, 1, 0)
C3 = np.where((df['vol'] / ta.ma(df['vol'], 20)) >= 0.02 & (df['vol'] / ta.ma(df['vol'], 20)) <= 0.09, 1, 0)
C4 = np.where(df['pe'] <= 20, 1, 0)
C5 = np.where(df['cfo'] > 0, 1, 0)
C6 = np.where(df['pb'] <= 3, 1, 0)
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5 * C6
result = df.sort_values(by='heat', ascending=False).index[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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